Hintergrund
Retrieval Augmented Generation (RAG) führt normalerweise schwere Komponenten wie Suchmaschinen ein, aber PocketFlow bietet eine leichtgewichtige Implementierung.
Spezifische Umsetzungsschritte
- Datenaufbereitung: Speichern von Informationen in einfachen Formaten wie txt/csv
- Erstellen Sie einen Abrufknoten:
def retrieve(x): with open("data.txt") as f: return [line for line in f if x in line] flow.add_node("search", retrieve) - Knoten zur Generierung von Verbindungen:
flow.add_node("generate", lambda x: f"根据资料：{x[:100]}...") flow.connect("search", "generate")
Tipps zur Optimierung
- Zwischenspeicherung im Speicher für kleine Dateien verwenden
- Bei großen Dateien empfiehlt es sich, zunächst einen umgekehrten Index zu erstellen
- kombinierbar mit
fuzzywuzzyund andere leichtgewichtige Bibliotheken zur Verbesserung der Abgleichsgenauigkeit
Die Methode funktioniert reibungslos auf Geräten mit 100 MB RAM.
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 kann die RAG-Funktionalität in einem ressourcenbeschränkten Umfeld umgesetzt werden?
