Um schnell ein dokumentbasiertes intelligentes Frage-Antwort-System aufzubauen, kann man das Langroid-Framework nutzen.DocChatAgentFunktionalität. Die einzelnen Schritte sind wie folgt:
- Installieren des Langroid-Dokumentations-Chat-Add-ons:
pip install "langroid[doc-chat]" - Konfigurieren Sie Dokumentpfade, die entweder lokale Dateien oder URLs unterstützen, wie z. B. PDF- oder Word-Dokumente.
- Erstellen Sie eine DocChatAgent-Instanz, die automatisch das Laden, Segmentieren und Indizieren von Dokumenten übernimmt.
- Kapseln Sie den intelligenten Agenten in einer Aufgabe ein, um eine interaktive Konversation zu initiieren.
Das System-Backend wickelt Prozesse wie Dokumentenabruf, Textextraktion, Segmentierung, Vektor-Embedding-Generierung und Speicherung automatisch ab. Wenn eine Anfrage eingereicht wird, ruft das Framework zunächst relevante Dokumentfragmente ab, bevor es diese zusammen mit der Frage an das LLM zur Antwortgenerierung weiterleitet. Dieser Ansatz rationalisiert den Entwicklungsworkflow für RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) erheblich.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangroid: Einfaches Navigieren in großen Sprachmodellen mit Multi-Intelligent Body ProgrammingDie
