Langroids Retrieval Augmentation Generation (RAG) durchDocChatAgentErmöglichung vollständiger Arbeitsabläufe:
- DateiverarbeitungUnterstützung für PDF/Word/Webseitenformate, automatische Textextraktion und semantisches Chunking
- Vektorspeicher5 optionale Datenbanken wie Qdrant/Chroma zur Speicherung eingebetteter Vektoren
- AbfragelogikWenn Sie eine Frage stellen, rufen Sie das entsprechende Dokumentfragment ab und übermitteln es zusammen mit der Frage an LLM, um eine Antwort zu generieren.
Der Entwickler spezifiziert einfach diedoc_paths(lokale Dateien oder URLs) wird das System automatisch den gesamten Prozess vom Laden der Dokumente bis zur Generierung der Antworten abschließen. Bei arXiv-Papieren beispielsweise ruft das System zunächst die Absätze des Papiers ab, die mit der Frage in Zusammenhang stehen, und erstellt dann eine genaue Zusammenfassung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangroid: Einfaches Navigieren in großen Sprachmodellen mit Multi-Intelligent Body ProgrammingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie sieht die technische Umsetzung der RAG-Funktion von Langroid aus?
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