Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass jetzt ein Tutorial zum RAG-System basierend auf dem arXiv-Papier verfügbar ist! Dieses Tutorial bietet eine vollständige Anleitung zum Aufbau eines RAG-Systems und deckt jeden Schritt von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung ab. Ziel ist es, Entwicklern einen schnellen Einstieg und den Aufbau ihres eigenen RAG-Systems zu erleichtern. Das Tutorial erläutert ausführlich, wie Sie die Unstructured-Bibliothek zum Verarbeiten von PDF-Dokumenten verwenden, wie Sie ChromaDB zum Erstellen einer Vektordatenbank verwenden und wie Sie das LangChain-Framework integrieren, um eine effiziente RAG-Anwendung zu erstellen. Alle Schritte sind klar und leicht verständlich, mit Codebeispielen zum einfachen Erlernen und Üben. Besuchen Sie jetzt den Tutorial-Link, um Ihre Reise zum RAG-Systemaufbau zu beginnen!
RAG-System-Tutorial veröffentlicht! Das System basiert auf arXiv-Artikeln als kontextbezogenen Quellen und stellt Links zu Quellartikeln bereit, die bei der Generierung von Antworten verwendet werden. Tutorial-Link: https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3. Das Tutorial zeigt im Detail den Prozess der Implementierung des RAG-Systems, einschließlich der Beschaffung des Papiertextes, der Verwendung von Unstructured zur Vorverarbeitung und Aufteilung des PDF-Dokuments, der Erstellung eines ChromaDB-Retrievers, der Einrichtung von RAG und LangChain und der Definition der Antwort-Link-Funktion.
Ich hoffe, dass dieses Tutorial Ihnen helfen kann, das RAG-System besser zu verstehen und anzuwenden. Durch das Studium dieses Tutorials werden Sie in der Lage sein, ein leistungsstarkes Frage-Antwort-System auf der Grundlage von arXiv-Dokumenten zu erstellen und die Quelle der Antworten leicht zu ermitteln. Lernen und erleben Sie den Aufbau Ihres eigenen RAG-Systems!