Construisez Rag Chatbot avec Langchain, Milvus, Anthropic Claude 3 Haiku et Voyage-3-Garn

DEV - 22/02
L'introduction à la génération auprès de la récupération de RAG (RAG) change la donne pour Genai ...

Introduction au chiffon

La génération de la récupération (RAG) change la donne pour les applications Genai, en particulier dans l'IA conversationnelle. Il combine la puissance des modèles de grande langue pré-formés (LLMS) comme le GPT d'OpenAI avec des sources de connaissances externes stockées dans des bases de données vectorielles telles que Milvus et Zilliz Cloud, permettant une génération de réponse plus précise, contextuellement pertinente et à jour. Un pipeline de chiffons se compose généralement de quatre composants de base: une base de données vectorielle, un modèle d'intégration, un LLM et un cadre.

Composants clés que nous utiliserons pour ce chat de chiffon

Ce tutoriel vous montre comment construire un simple chatbot de chiffon dans Python en utilisant les composants suivants:

  • Langchain: un cadre open source qui vous aide à orchestrer l'interaction entre les LLM, les magasins vectoriels, les modèles d'intégration, etc., ce qui facilite l'intégration d'un pipeline de chiffon.
  • MILVUS: Une base de données vectorielle open source optimisée pour stocker, indexer et rechercher efficacement les intérêts vectoriels à grande échelle, parfaits pour des cas d'utilisation comme le chiffon, la recherche sémantique et les systèmes de recommandation. Si vous détestez gérer votre propre infrastructure, nous vous recommandons d'utiliser Zilliz Cloud, qui est un service de base de données vectorielle entièrement géré construit sur Milvus et propose un niveau gratuit prenant en charge jusqu'à 1 million de vecteurs.
  • Anthropic Claude 3: Ce modèle avancé de langue AI d'Anthropic se concentre sur la sécurité et l'alignement, capable de générer du texte cohérent et compatible. Il excelle dans l'écriture créative, l'IA conversationnelle et le résumé perspicace. Idéal pour créer un contenu engageant tout en garantissant l'adhésion aux normes éthiques et à l'intention des utilisateurs.
  • Voyage-3-grand: Ce modèle est conçu pour des tâches génératives, offrant une créativité améliorée et une compréhension contextuelle. Avec une formation robuste sur divers ensembles de données, il excelle dans la production de récits et de dialogues cohérents, ce qui le rend idéal pour les applications dans la narration, la création de contenu et les expériences interactives où la sortie imaginative est essentielle.

À la fin de ce tutoriel, vous aurez un chatbot fonctionnel capable de répondre aux ques...
[Courte citation de 8% de l'article original]