Kami dengan bangga mengumumkan bahwa tutorial tentang sistem RAG berdasarkan makalah arXiv kini telah tersedia! Tutorial ini memberikan panduan lengkap untuk membangun sistem RAG, yang mencakup setiap langkah mulai dari akuisisi data hingga penerapan model, yang bertujuan untuk membantu pengembang dengan cepat memulai dan membangun sistem RAG mereka sendiri. Tutorial ini menjelaskan secara rinci cara menggunakan perpustakaan Tidak Terstruktur untuk memproses dokumen PDF, cara menggunakan ChromaDB untuk membuat database vektor, dan cara mengintegrasikan kerangka LangChain untuk membangun aplikasi RAG yang efisien. Semua langkah jelas dan mudah dipahami, dengan contoh kode agar mudah dipelajari dan dipraktikkan. Kunjungi tautan tutorial sekarang untuk memulai perjalanan membangun sistem RAG Anda!
Tutorial sistem RAG dirilis! Sistem ini didasarkan pada makalah arXiv sebagai sumber kontekstual, menyediakan tautan ke makalah sumber yang digunakan saat menghasilkan jawaban. Tautan tutorial: https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3. Tutorial ini menunjukkan secara rinci proses penerapan sistem RAG, termasuk memperoleh teks kertas, menggunakan Tidak Terstruktur untuk melakukan praproses dan memotong dokumen PDF, membuat pengambilan ChromaDB, menyiapkan RAG dan LangChain, dan menentukan fungsi tautan respons.
Saya harap tutorial ini dapat membantu Anda lebih memahami dan menerapkan sistem RAG. Dengan mempelajari tutorial ini, Anda akan mampu membangun sistem penjawab pertanyaan yang kuat berdasarkan makalah arXiv dan dengan mudah melacak sumber jawabannya. Ayo belajar dan rasakan pengalaman membangun sistem RAG Anda sendiri!