Temos o prazer de anunciar que um tutorial sobre o sistema RAG baseado no artigo arXiv já está disponível! Este tutorial fornece um guia completo para construir um sistema RAG, cobrindo todas as etapas, desde a aquisição de dados até a implantação do modelo, com o objetivo de ajudar os desenvolvedores a começar rapidamente e construir seu próprio sistema RAG. O tutorial explica em detalhes como usar a biblioteca não estruturada para processar documentos PDF, como usar o ChromaDB para criar um banco de dados vetorial e como integrar a estrutura LangChain para construir um aplicativo RAG eficiente. Todas as etapas são claras e fáceis de entender, com exemplos de código para fácil aprendizado e prática. Visite o link do tutorial agora para iniciar sua jornada de construção do sistema RAG!
Tutorial do sistema RAG lançado! O sistema é baseado em artigos arXiv como fontes contextuais, fornecendo links para artigos de origem usados na geração de respostas. Link do tutorial: https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3. O tutorial mostra detalhadamente o processo de implementação do sistema RAG, incluindo a obtenção do texto em papel, o uso do Não estruturado para pré-processar e fragmentar o documento PDF, a criação de um recuperador ChromaDB, a configuração do RAG e LangChain e a definição da função do link de resposta.
Espero que este tutorial possa ajudá-lo a entender e aplicar melhor o sistema RAG. Ao estudar este tutorial, você será capaz de construir um poderoso sistema de resposta a perguntas baseado em documentos arXiv e rastrear facilmente a origem das respostas. Venha aprender e experimentar construir seu próprio sistema RAG!