เรามีความยินดีที่จะแจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีบทช่วยสอนเกี่ยวกับระบบ RAG ที่ใช้กระดาษ arXiv แล้ว! บทช่วยสอนนี้ให้คำแนะนำฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการสร้างระบบ RAG ซึ่งครอบคลุมทุกขั้นตอนตั้งแต่การรับข้อมูลไปจนถึงการนำโมเดลไปใช้ โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้นักพัฒนาเริ่มต้นและสร้างระบบ RAG ของตนเองได้อย่างรวดเร็ว บทช่วยสอนจะอธิบายรายละเอียดวิธีใช้ไลบรารีที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อประมวลผลเอกสาร PDF วิธีใช้ ChromaDB เพื่อสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ และวิธีการรวมเฟรมเวิร์ก LangChain เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน RAG ที่มีประสิทธิภาพ ทุกขั้นตอนมีความชัดเจนและเข้าใจง่าย พร้อมตัวอย่างโค้ดเพื่อการเรียนรู้และฝึกฝนที่ง่ายดาย เยี่ยมชมลิงก์บทช่วยสอนทันทีเพื่อเริ่มต้นเส้นทางการสร้างระบบ RAG ของคุณ!
เปิดตัวบทช่วยสอนระบบ RAG แล้ว! ระบบใช้เอกสาร arXiv เป็นแหล่งข้อมูลตามบริบท โดยมีลิงก์ไปยังเอกสารต้นฉบับที่ใช้ในการสร้างคำตอบ ลิงก์บทช่วยสอน: https://colab.research.google.com/drive/1Lc8eq8P87JjzUhbYb33_c7h7njsWb-hn#scrollTo=eCSBhP4FxOg3 บทช่วยสอนจะแสดงรายละเอียดขั้นตอนการนำระบบ RAG ไปใช้ รวมถึงการได้รับข้อความบนกระดาษ การใช้ Unstructed เพื่อประมวลผลล่วงหน้าและรวมเอกสาร PDF การสร้าง ChromaDB รีทรีฟเวอร์ การตั้งค่า RAG และ LangChain และการกำหนดฟังก์ชันลิงก์ตอบกลับ
ฉันหวังว่าบทช่วยสอนนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจและใช้ระบบ RAG ได้ดีขึ้น เมื่อศึกษาบทช่วยสอนนี้ คุณจะสามารถสร้างระบบตอบคำถามที่มีประสิทธิภาพโดยอิงจากเอกสาร arXiv และติดตามแหล่งที่มาของคำตอบได้อย่างง่ายดาย มาเรียนรู้และสัมผัสประสบการณ์การสร้างระบบ RAG ของคุณเอง!