Histórico
O Retrieval Augmented Generation (RAG) geralmente introduz componentes pesados, como mecanismos de pesquisa, mas o PocketFlow oferece uma implementação leve.
Etapas específicas de implementação
- Preparação de dados: salvar informações em formatos simples, como txt/csv
- Criar um nó de recuperação:
def retrieve(x): with open("data.txt") as f: return [line for line in f if x in line] flow.add_node("search", retrieve) - Nó de geração de conexão:
flow.add_node("generate", lambda x: f"根据资料：{x[:100]}...") flow.connect("search", "generate")
Dicas de otimização
- Use o cache na memória para arquivos pequenos
- Para arquivos grandes, é recomendável criar primeiro um índice reverso
- combinável com
fuzzywuzzye outras bibliotecas leves para melhorar a precisão da correspondência
O método funciona sem problemas em dispositivos com 100 MB de RAM.
Essa resposta foi extraída do artigoPocketFlow: uma estrutura minimalista para o desenvolvimento de aplicativos de IA em 100 linhas de códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como a funcionalidade do RAG pode ser implementada em um ambiente com recursos limitados?
