dstoolkit text2sql and imageprocessing
1.0.0
Dieses Repo bietet Beispielcode zur Verbesserung von RAG-Anwendungen mit umfangreichen Datenquellen, einschließlich SQL Warehouses und Dokumenten, die mit Azure Document Intelligence analysiert werden.
Es ist beabsichtigt, dass die in diesem Repository bereitgestellten Plugins und Fähigkeiten angepasst und zu Ihrer neuen oder vorhandenen RAG-Anwendung hinzugefügt werden, um die Antwortqualität zu verbessern.
Wichtig
uv um Abhängigkeiten und allgemeine Dienstprogramme zu verwalten. Weitere Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter uv. ./text_2_sql enthält drei Multi-Shot-Implementierungen für die Text2SQL-Generierung und -Abfrage, die zur Beantwortung von Fragen verwendet werden können, die auf einer Datenbank als Wissensdatenbank basieren. Es werden ein auf Eingabeaufforderungen basierender und ein vektorbasierter Ansatz gezeigt, die beide eine hervorragende Leistung bei der Beantwortung von SQL-Abfragen aufweisen. Darüber hinaus wird eine weitere Iteration des vektorbasierten Ansatzes gezeigt, der einen Abfrage-Cache verwendet, um die Generierung weiter zu beschleunigen. Mit diesen Plugins kann Ihre RAG-Anwendung jetzt auf Daten aus jeder verfügbaren SQL-Tabelle zugreifen und diese abrufen, um Fragen zu beantworten../adi_function_app enthält Code zur Verknüpfung von Azure Document Intelligence mit AI Search zur Verarbeitung komplexer Dokumente mit Diagrammen und Bildern und verwendet multimodale Modelle (gpt4o), um diese zu interpretieren und zu verstehen. Mit dieser benutzerdefinierten Fähigkeit kann die RAG-Anwendung während der Vektorsuche Erkenntnisse aus komplexen Diagrammen und Bildern gewinnen . Diese Funktions-App enthält außerdem eine Semantic Text Chunking -Methode, die darauf abzielt, ähnliche Sätze intelligent zu gruppieren, Abbildungen und Tabellen zusammenzuhalten und gleichzeitig unterschiedliche Sätze zu trennen../deploy_ai_search bietet ein einfaches Python-basiertes Dienstprogramm zum Bereitstellen eines Index, Indexers und entsprechender Skillsets für AI Search und für Text2SQL.Die oben genannten Komponenten wurden erfolgreich in RAG-Produktionsprojekten eingesetzt, um die Qualität der Antworten zu erhöhen.
Der in diesem Repo bereitgestellte Code ist ein Beispiel der Implementierung und sollte vor der Verwendung in der Produktion angepasst werden.
Das folgende Diagramm zeigt einen Workflow für die Integration des Text2SQL- und AI Search-Plugins in eine RAG-Anwendung. Unter Verwendung der verfügbaren Plugins und der Funktionsaufruffunktionen von LLMs kann das LLM Chain-of-Thought-Argumentation durchführen, um die Schritte zu bestimmen, die zur Beantwortung der Frage erforderlich sind. Dies ermöglicht es dem LLM, die Absicht zu erkennen und daher geeignete Datenquellen basierend auf der Absicht der Frage oder einer Kombination aus beidem auszuwählen.
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