Поздравляем!

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Meri Nova

Machine Learning Engineer

Глава 1

Фрагменты документов сохраняются.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Глава 1

Выходные данные модели передаются в парсер.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Глава 2

 

Файлы Markdown

  • UnstructuredMarkdownLoader

Файлы Python

  • PythonLoader
  • language=Language.PYTHON

 

Токенное разбиение → TokenTextSplitter

Семантическое разбиение → SemanticChunker

semantic3.jpg

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Глава 2

Рабочий процесс RAG с выделением оцениваемых этапов: процесс извлечения, галлюцинации LLM, релевантность ответа входному вопросу и сравнение ответа с эталонным.

1 Источник изображения: LangSmith
Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Глава 3

Граф со связями между людьми, местами и интересами.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Глава 3

Транслятор с естественного языка на Cypher преобразует запрос на естественном языке в запрос Cypher, а извлечённые документы графа — обратно в естественный язык.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Давайте потренируемся!

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Preparing Video For Download...