海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

如何在资源有限的环境中实现RAG功能？

2025-08-29

1.5 K

背景

检索增强生成(RAG)通常会引入搜索引擎等重型组件，但PocketFlow给出了轻量级实现方案。

具体的な実施ステップ

数据准备：将资料保存为txt/csv等简单格式

建立检索节点：

def retrieve(x):
    with open("data.txt") as f:
        return [line for line in f if x in line]
flow.add_node("search", retrieve)

连接生成节点：

flow.add_node("generate", lambda x: f"根据资料：{x[:100]}...")
flow.connect("search", "generate")

最適化のヒント

对小文件使用内存缓存
对大文件建议先建立倒排索引
と併用可能fuzzywuzzy等轻量库提升匹配精度

该方法可在100MB内存的设备上流畅运行。

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

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在资源有限的环境中实现RAG功能？

おすすめ

日本語