Genai: Construire des systèmes de chiffons avec Langchain

DEV - 26/01
À l'ère de l'IA générative, la génération (RAG) de la récupération est devenue une approche puissante ...

À l'ère de l'IA générative, la génération (RAG) de la récupération est devenue une approche puissante pour construire des applications intelligentes et respectueuses du contexte. RAG combine les forces des modèles de grande langue (LLMS) avec des techniques de récupération de documents efficaces pour répondre aux requêtes en fonction de données spécifiques. Dans ce blog, nous explorons comment implémenter un pipeline de chiffons à l'aide de Langchain, GPT-4O, Olllama, Groq, etc.

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Principales caractéristiques du pipeline RAG

  1. Récupération des données: récupérez les données des sources Web, des fichiers locaux ou des API à l'aide des chargeurs de Langchain.
  2. Traitement des documents : divisez les documents en morceaux plus petits pour une récupération efficace à l'aide de séparateurs de texte, permettant une meilleure indexation et des résultats de recherche plus rapides.
  3. Incorporations vectorielles : représentez des morceaux de documents sous forme de vecteurs de grande dimension à l'aide d'intégrations OpenAI ou d'autres techniques d'intégration pour une intég...
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