Umsetzung der RAG-Funktion und Vorteilsanalyse
Schritte zur Umsetzung::
- Erstellen von Abfrageknoten zum Lesen externer Daten (z. B. TXT/PDF)
- Hinzufügen eines Generator-Knotens zur Verarbeitung der Suchergebnisse
- Kosten oder Aufwand
connect()Aufbau einer Datenpipeline
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::
- Kein Bedarf an Middleware wie z.B. Vektordatenbanken
- Prozessvisualisierung abrufen-erzeugen
- Es können beliebige Datenvorverarbeitungsknoten eingefügt werden (z. B. PDF-Parsing)
- Unterstützung für die dynamische Aktualisierung von Datenquellen (einfach die Knotenfunktion ändern)
Im Praxistest kann die Menge des Codes zur Erstellung der grundlegenden RAG-Anwendung im Vergleich zur herkömmlichen Lösung um 70% reduziert werden.
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 " Wie funktioniert die RAG-Funktion von PocketFlow? Was sind die Vorteile gegenüber herkömmlichen Implementierungen?
