Agenți AI cu Hugging Face smolagents
Adel Nehme
VP of AI Curriculum, DataCamp


RAG = Combinarea recuperării informațiilor cu generarea prin LLM

from langchain_community.document_loaders import PyPDFDirectoryLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# Load documentation from directory
loader = PyPDFDirectoryLoader("cooking_docs", mode="single")
documents = loader.load()
# Split into chunks
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
chunks = splitter.split_documents(documents)
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpointEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# Create embeddings and vector store
embedder = HuggingFaceEndpointEmbeddings(
model="BAAI/bge-base-en-v1.5",
task="feature-extraction",
)
vector_store = FAISS.from_documents(chunks, embedder)
query = "How do I cook salmon with herbs?"
# Similarity search
relevant_docs = vector_store.similarity_search(query, k=3)
# Create a context string
context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in relevant_docs)
Primele 2 fragmente recuperate (potriviri semantice):
[1] Pregătirea somonului (p. 2) Tamponați somonul pentru a asigura rumenirea. Condimentați generos cu sare, piper și mărar sau pătrunjel proaspăt. Lăsați fileurile să se odihnească 10 minute pentru ca sarea să pătrundă. Pentru o gătire uniformă, aduceți la temperatura camerei...
[2] Coacerea somonului la cuptor (p. 5) Preîncălziți cuptorul la 200°C (392°F). Așezați fileurile pe o tavă cu hârtie de copt, adăugați felii de lămâie și unt cu ierburi (mărar/pătrunjel). Coaceți 10-12 minute până devine opac și se sfărâmă; odihniți 2 minute înainte de servire...
Cum planific o săptămână de mese sub 50 USD, respectând toate cerințele nutriționale?
Răspunsul este distribuit în mai multe documente (buget, nutriție, tehnici, rețete).

Agenți AI cu Hugging Face smolagents