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RAGXLangchainJS

AI ソースコード

1.0.0

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RAGxLangChainJS

このプロジェクトは、LangChainJS による革新的な検索拡張生成 (RAG) アーキテクチャを使用した JavaScript ベースの実装です。このシステムは、ドキュメント取得機能と応答ジェネレータを効果的に組み合わせて、複雑なクエリを高精度で処理します。「Retriever」コンポーネントは、文書コーパス内の精密検索ツールのように機能し、ユーザーのクエリに基づいて最も関連性の高い情報を抽出します。取得に続いて、「ジェネレーター」はこの情報を合成して、一貫した文脈に関連した応答を生成します。このデュアルコンポーネントのアプローチは、詳細な要約を生成したり、幅広いドキュメントソースからの多面的な質問に答えたりするなど、コンテンツの詳細な統合と理解を必要とするタスクに最適です。このアプリケーションは、多数のドキュメントや複雑なクエリを簡単に処理できるため、研究者、コンテンツ作成者、データアナリストにとって貴重なツールになります。

ビデオ.mp4

特徴

ダイナミックテキスト取得: クエリの関連性に基づいてドキュメントのプールからテキストデータを効率的に取得します。
高度なテキスト処理: 高度な NLP 技術を利用してテキストの解析、セグメント化、埋め込みを行います。
コンテキスト応答生成: コンテキストを認識した応答を生成し、高い関連性と正確性を保証します。

前提条件

このプロジェクトでは Ollama と LangChainJS を使用するため、Ollama がインストールされていることを確認してください。インストール後、実行します
```
 $ ollama pull gemma:2b-instruct-q5_0
$ ollama pull nomic-embed-text
```
パワーシェルで。
このプロジェクトでは、ベクターストレージのデータベースとして ChromaDB も使用しているため、https://www.docker.com/ から Docker をダウンロードしてインストールし、実行します。
```
 $ docker pull chromadb/chroma
$ docker run -p 8000:8000 chromadb/chroma
```
PowerShell で chromaDB イメージをプルし、chromaDB コンテナを開始します。埋め込みは、docker で作成された chromaDB コンテナー内に作成され、保存されます。

インストール

git clone使用してリポジトリのクローンを作成します。
クローン作成後、ルートディレクトリに移動し、ターミナルでnpm install実行してパッケージをインストールします。
パッケージが正常にインストールされたら、ターミナルでnpm start実行します。初めてエラーが発生しますが、コードが機能するようにnpm start再度実行します。