RAG功能实现与优势分析
Schritte zur Umsetzung::
- 创建检索节点读取外部数据（如TXT/PDF）
- 添加生成节点处理检索结果
- Kosten oder Aufwand
connect()建立数据管道
Code-Beispiel::
flow.add_node("retrieve", lambda x: open("data.txt").read())
flow.add_node("generate", lambda x: f"总结：{x[:100]}...")
flow.connect("retrieve", "generate")Zentrale Stärken::
- 无需向量数据库等中间件
- 检索-生成流程可视化
- 可插入任意数据预处理节点（如PDF解析）
- 支持动态更新数据源（修改节点函数即可）
实测中，搭建基础RAG应用的代码量可比传统方案减少70%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPocketFlow: Ein minimalistisches Framework für die Entwicklung von KI-Anwendungen in 100 CodezeilenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " PocketFlow的RAG功能如何使用？相比传统实现有何优势？
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