Der in Langroid integrierte DocChatAgent automatisiert den gesamten RAG-Prozess: vom Laden der Dokumente (mit Unterstützung von PDF/Word/URL usw.) über das Chunking von Text, die Erzeugung von Vektoreinbettungen bis hin zur Speicherung in einer Vielzahl von Vektordatenbanken wie Qdrant. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, ruft das System zunächst die relevanten Dokumentfragmente ab und leitet sie dann an LLM weiter, um evidenzbasierte Antworten zu generieren. Das Design vermeidet die Patchwork-Entwicklung traditioneller RAG-Systeme, und Entwickler müssen nur den Dokumentenpfad konfigurieren, um schnell ein intelligentes Q&A-System für professionelle Bereiche zu erstellen, das sich besonders für Szenarien wie Recht, Medizin und andere Szenarien eignet, in denen ein genauer Verweis auf die Wissensbasis erforderlich ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangroid: Einfaches Navigieren in großen Sprachmodellen mit Multi-Intelligent Body ProgrammingDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil