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ラングロイドのRAG機能の技術的な実装の詳細は？

2025-08-14

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ラングロイドの検索機能拡張ジェネレーション(RAG)によるDocChatAgent完全なワークフローを可能にする：

ファイル処理PDF/Word/Webページ形式、自動テキスト抽出、セマンティックチャンクをサポート
ベクトルきおくそうちQdrant/Chromaのような埋め込みベクターを保存するための5つのデータベース（オプション
検索ロジック質問する場合、関連する文書の断片を取得し、質問と一緒にLLMに送信して回答を生成します。

開発者は単にdoc_paths(ローカルファイルまたはURL)、フレームワークは自動的にドキュメントの読み込みから回答生成までの全プロセスを完了します。例えば、arXivの論文を扱う場合、システムはまず質問に関連する論文の段落を取得し、次に正確な抄録を生成する。

この答えは記事から得たものである。Langroid：マルチインテリジェントボディプログラミングによる大規模言語モデルの容易なナビゲーションについて

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