Nous sommes heureux de vous annoncer qu'un tutoriel sur le système RAG basé sur le papier arXiv est désormais disponible ! Ce didacticiel fournit un guide complet pour créer un système RAG, couvrant chaque étape de l'acquisition de données au déploiement du modèle, dans le but d'aider les développeurs à démarrer rapidement et à créer leur propre système RAG. Le didacticiel explique en détail comment utiliser la bibliothèque non structurée pour traiter des documents PDF, comment utiliser ChromaDB pour créer une base de données vectorielle et comment intégrer le framework LangChain pour créer une application RAG efficace. Toutes les étapes sont claires et faciles à comprendre, avec des exemples de code pour un apprentissage et une pratique faciles. Visitez le lien du didacticiel maintenant pour commencer votre parcours de création de système RAG !
Tutoriel du système RAG publié ! Le système est basé sur les articles arXiv comme sources contextuelles, fournissant des liens vers les articles sources utilisés lors de la génération de réponses. Lien du didacticiel : https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3. Le didacticiel montre en détail le processus de mise en œuvre du système RAG, y compris l'obtention du texte papier, l'utilisation de Unstructured pour prétraiter et fragmenter le document PDF, la création d'un récupérateur ChromaDB, la configuration de RAG et LangChain et la définition de la fonction de lien de réponse.
J'espère que ce tutoriel pourra vous aider à mieux comprendre et appliquer le système RAG. En étudiant ce didacticiel, vous serez en mesure de créer un puissant système de questions-réponses basé sur des articles arXiv et de retracer facilement la source des réponses. Venez apprendre et expérimenter la construction de votre propre système RAG !