dstoolkit text2sql and imageprocessing
1.0.0
Este repositorio proporciona código de muestra para mejorar las aplicaciones RAG con fuentes de datos enriquecidas, incluidos SQL Warehouses y documentos analizados con Azure Document Intelligence.
La intención es que los complementos y habilidades proporcionados en este repositorio se adapten y agreguen a su aplicación RAG nueva o existente para mejorar la calidad de la respuesta.
Importante
uv para administrar dependencias y utilidades comunes. Consulte uv para obtener más detalles sobre cómo comenzar. ./text_2_sql contiene tres implementaciones Multi-Shot para la generación y consulta de Text2SQL que se pueden utilizar para responder preguntas respaldadas por una base de datos como base de conocimientos. Se muestran un enfoque basado en mensajes y en vectores , los cuales exhiben un gran rendimiento al responder consultas SQL. Además, se muestra una iteración adicional del enfoque basado en vectores que utiliza un caché de consultas para acelerar aún más la generación. Con estos complementos, su aplicación RAG ahora puede acceder y extraer datos de cualquier tabla SQL expuesta para responder preguntas../adi_function_app contiene código para vincular Azure Document Intelligence con AI Search para procesar documentos complejos con gráficos e imágenes, y utiliza modelos multimodales (gpt4o) para interpretarlos y comprenderlos. Con esta habilidad personalizada, la aplicación RAG puede extraer información de gráficos e imágenes complejos durante la búsqueda de vectores. Esta aplicación funcional también contiene un método de fragmentación de texto semántico que tiene como objetivo agrupar de manera inteligente oraciones similares, manteniendo juntas figuras y tablas, mientras separa oraciones distintas../deploy_ai_search proporciona una sencilla utilidad basada en Python para implementar un índice, un indexador y el conjunto de habilidades correspondiente para AI Search y Text2SQL.Los componentes anteriores se han utilizado con éxito en proyectos RAG de producción para aumentar la calidad de las respuestas.
El código proporcionado en este repositorio es una muestra de la implementación y debe ajustarse antes de usarse en producción.
El siguiente diagrama muestra un flujo de trabajo sobre cómo se incorporarían el complemento Text2SQL y AI Search en una aplicación RAG. Utilizando los complementos disponibles, junto con las capacidades de llamada de funciones de los LLM, el LLM puede realizar un razonamiento en cadena de pensamiento para determinar los pasos necesarios para responder la pregunta. Esto permite al LLM reconocer la intención y, por lo tanto, elegir las fuentes de datos adecuadas en función de la intención de la pregunta, o una combinación de ambas.
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