Aplicativo do sistema Retrieval Augmented Generation (RAG)
O sistema RAG embutido do TaskingAI permite a integração de dados por meio dos seguintes processos:
- Criação de uma coleta de dadosEmbedding_model_id: Especifique embedding_model_id para definir o método de vetorização (por exemplo, text-embedding-3-small)
- Pré-processamento de dados: controle a estratégia de divisão em pedaços por meio do parâmetro text_splitter (modo de token sugerido, chunk_size=200)
- pesquisa on-lineSe a interface retrieval.query() for chamada, o sistema corresponderá automaticamente ao fragmento de texto mais relevante
- Aprimoramento da geraçãoInjetar os resultados da pesquisa no modelo de prompt como contexto, por exemplo:
'Responda com base nas seguintes informações: {context} n Pergunta: {query}'
Prática recomendada: atualize o conjunto de dados regularmente com o plug-in da Pesquisa Google para atualizações dinâmicas de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoTaskingAI: uma plataforma de código aberto para o desenvolvimento de aplicativos nativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o desafio de combinar a recuperação em tempo real de dados externos com resultados gerados por IA?
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