AI-agenter med Hugging Face smolagents
Adel Nehme
VP of AI Curriculum, DataCamp


RAG = Kombinera informationshämtning med LLM-generering

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)
Topp 2 hämtade textstycken (semantiska träffar):
[1] Grunderna i laxberedning (s. 2) Torka av laxen för att få fin yta. Krydda generöst med salt, peppar och färsk dill eller persilja. Låt fileterna vila 10 minuter så att saltet tränger in. Ta fram till rumstemperatur för jämn tillagning...
[2] Ugnsbakning av lax (s. 5) Förvärm ugnen till 200 °C. Lägg fileterna på en bakplåtspappersklädd plåt, toppa med citronskivor och örtsmör (dill/persilja). Baka 10–12 minuter tills laxen precis är ogenomskinlig och flakig; vila 2 minuter före servering...
Hur planerar jag en veckas mat för under 500 kr och uppfyller alla näringsbehov?
Svaret är utspritt över flera dokument (budget, näring, tekniker, recept).

AI-agenter med Hugging Face smolagents