Geração de aumento de recuperação (RAG) da Langroid porDocChatAgentPossibilitando fluxos de trabalho completos:
- processamento de arquivosSuporte para formatos PDF/Word/página da Web, extração automática de texto e fragmentação semântica
- armazenamento de vetores5 bancos de dados opcionais, como Qdrant/Chroma, para armazenar vetores incorporados
- lógica de recuperaçãoQuando fizer uma pergunta, recupere o fragmento do documento relevante e envie-o ao LLM com a pergunta para gerar uma resposta.
O desenvolvedor simplesmente especifica odoc_paths(arquivos locais ou URLs), a estrutura concluirá automaticamente todo o processo, desde o carregamento do documento até a geração da resposta. Por exemplo, ao lidar com artigos do arXiv, o sistema primeiro recuperará os parágrafos do artigo relacionados à pergunta e, em seguida, gerará um resumo preciso.
Essa resposta foi extraída do artigoLangroid: Navegando facilmente em grandes modelos de linguagem com programação corporal multiinteligenteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os detalhes técnicos da implementação do recurso RAG do Langroid?
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