O fluxo de trabalho típico para processar dados externos usando o sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) dentro do TaskingAI compreende as seguintes etapas:
- Criar uma coleçãoCrie um conjunto de dados especificando o modelo de incorporação e a capacidade de armazenamento.
Exemplo de código:
coll = taskingai.retrieval.create_collection(embedding_model_id=”…”, capacity=1000) - Adicionar registro: Divida o conteúdo do texto em segmentos e armazene-os em uma coleção.
Exemplo de código:
registro = taskingai.retrieval.create_record(collection_id=coll.id, content=”Inteligência artificial…”, text_splitter={“type”:”token”…}) - Pesquisar conteúdo: Consulte registros de dados relevantes por meio da API
Exemplo de código:
recuperado = taskingai.retrieval.get_record(collection_id=coll.id, record_id=record.id)
O sistema suporta vários métodos de segmentação de texto e algoritmos de incorporação, permitindo que os desenvolvedores selecionem configurações de parâmetros apropriadas com base nas características dos dados. A funcionalidade RAG é particularmente adequada para aplicações de IA que requerem integração com bases de conhecimento externas, tais como atendimento ao cliente inteligente e sistemas educacionais de perguntas e respostas.
Essa resposta foi extraída do artigoTaskingAI: uma plataforma de código aberto para o desenvolvimento de aplicativos nativos de IAO
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