RAG機能の実装と優位性分析
実施手順::
- 外部データ（TXT/PDFなど）を読み込むための検索ノードの作成
- 検索結果を処理するジェネレーター・ノードを追加する。
- 支出
connect()データパイプラインの確立
コード例::
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")コアの強み::
- ベクトルデータベースなどのミドルウェアが不要
- プロセスの可視化
- 任意のデータ前処理ノードを挿入可能（PDF解析など）
- データソースの動的更新をサポート（ノード関数を変更するだけ）
実際のテストでは、基本的なRAGアプリケーションを構築するためのコード量は、従来のソリューションと比較して70%削減することができました。
この答えは記事から得たものである。PocketFlow：100行のコードでAIアプリケーションを開発するための最小限のフレームワークについて
