ИИ-агенты с Hugging Face smolagents
Adel Nehme
VP of AI Curriculum, DataCamp


RAG = сочетание поиска информации с генерацией 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)
Топ-2 найденных фрагмента (семантическое совпадение):
[1] Основы подготовки лосося (с. 2) Обсушите лосось, чтобы добиться румяной корочки. Щедро посолите, поперчите и добавьте свежий укроп или петрушку. Дайте филе отдохнуть 10 минут, чтобы соль впиталась. Для равномерного приготовления доведите до комнатной температуры...
[2] Запекание лосося в духовке (с. 5) Разогрейте духовку до 200°C (392°F). Выложите филе на противень с пергаментом, сверху — ломтики лимона и зелёное масло (укроп/петрушка). Запекайте 10–12 минут до матового состояния; дайте отдохнуть 2 минуты перед подачей...
Как спланировать питание на неделю менее чем за $50, соблюдая все нормы питательности?
Ответ распределён по нескольким документам (бюджет, питание, техники, рецепты).

ИИ-агенты с Hugging Face smolagents