TaskingAIのRAG（Retrieval Augmented Generation）システムを使って外部データを処理する場合、典型的なプロセスは次のようになる：
- コレクションの作成データコレクションを作成するための埋め込みモデルとストレージ容量を指定します。
コードの例：
coll = taskingai.retrieval.create_collection(embedding_model_id="...", capacity=1000) - レコードの追加テキストコンテンツをコレクションに分割・処理
コードの例：
record = taskingai.retrieval.create_record(collection_id=coll.id, content="Artificial Intelligence...", text_splitter={"type": "token"...}) - 検索内容APIを通じて関連するデータレコードを照会
コードの例：
retrieved = taskingai.retrieval.get_record(collection_id=coll.id, record_id=record.id)
RAG機能は、インテリジェントな顧客サービス、教育Q&Aなど、外部の知識ベースと組み合わせる必要があるAIアプリケーションシナリオに特に適しています。
この答えは記事から得たものである。TaskingAI：AIネイティブアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォームについて
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