¡Nos complace anunciar que ya está disponible un tutorial sobre el sistema RAG basado en el documento arXiv! Este tutorial proporciona una guía completa para construir un sistema RAG, cubriendo cada paso desde la adquisición de datos hasta la implementación del modelo, con el objetivo de ayudar a los desarrolladores a comenzar rápidamente y construir su propio sistema RAG. El tutorial explica en detalle cómo usar la biblioteca no estructurada para procesar documentos PDF, cómo usar ChromaDB para crear una base de datos vectorial y cómo integrar el marco LangChain para crear una aplicación RAG eficiente. Todos los pasos son claros y fáciles de entender, con ejemplos de código para facilitar el aprendizaje y la práctica. ¡Visite el enlace del tutorial ahora para comenzar su viaje de construcción del sistema RAG!
¡Lanzamiento del tutorial del sistema RAG! El sistema se basa en artículos de arXiv como fuentes contextuales, proporcionando enlaces a los artículos fuente utilizados para generar respuestas. Enlace del tutorial: https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3. El tutorial muestra en detalle el proceso de implementación del sistema RAG, incluida la obtención del texto en papel, el uso de Unstructured para preprocesar y fragmentar el documento PDF, la creación de un recuperador ChromaDB, la configuración de RAG y LangChain y la definición de la función de enlace de respuesta.
Espero que este tutorial pueda ayudarle a comprender y aplicar mejor el sistema RAG. Al estudiar este tutorial, podrá crear un potente sistema de respuesta a preguntas basado en artículos arXiv y rastrear fácilmente la fuente de las respuestas. ¡Ven a aprender y experimentar la construcción de tu propio sistema RAG!