Die Verwendung des RAG-Systems (Retrieval Augmented Generation) in TaskingAI zur Verarbeitung externer Daten beinhaltet den folgenden typischen Prozess:
- Sammlungen erstellenDatenerfassung: Geben Sie das Einbettungsmodell und die Speicherkapazität an, um die Datensammlung zu erstellen.
Code-Beispiel:
coll = taskingai.retrieval.create_collection(embedding_model_id="...", capacity=1000) - Datensatz hinzufügenAufteilung und Verarbeitung von Textinhalten in Sammlungen
Code-Beispiel:
record = taskingai.retrieval.create_record(collection_id=coll.id, content="Künstliche Intelligenz...", text_splitter={ "type": "token"...}) - Inhalt suchenAbfrage relevanter Datensätze über API
Code-Beispiel:
abgerufen = taskingai.retrieval.get_record(collection_id=coll.id, record_id=record.id)
Das System unterstützt eine Vielzahl von Textsegmentierungsmethoden und Einbettungsalgorithmen, und Entwickler können die geeignete Parameterkonfiguration entsprechend den Dateneigenschaften wählen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTaskingAI: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung nativer KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich das RAG-System in TaskingAI nutzen, um externe Daten zu verarbeiten?
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