背景
検索拡張世代（RAG）は通常、検索エンジンのような重いコンポーネントを導入するが、PocketFlowは軽量な実装を提供する。
具体的な実施ステップ
- データ準備：txt/csvなどの簡単なフォーマットで情報を保存する。
- 検索ノードを作成する：
def retrieve(x): with open("data.txt") as f: return [line for line in f if x in line] flow.add_node("search", retrieve) - 接続生成ノード：
flow.add_node("generate", lambda x: f"根据资料：{x[:100]}...") flow.connect("search", "generate")
最適化のヒント
- 小さなファイルにはインメモリーキャッシュを使う
- 大きなファイルの場合は、最初にリバース・インデックスを作成することをお勧めします。
- と併用可能
fuzzywuzzyおよびその他の軽量ライブラリにより、マッチング精度が向上する。
この方法は、100MBのRAMを搭載したデバイスでスムーズに動作する。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " リソースが限られた環境で、RAGの機能をどのように実装できるか？
