Создание более совершенного ИИ с помощью RAG

Создание более совершенного ИИ с помощью RAG

ИИ часто совершает ошибки. RAG это исправляет.

RAG находит факты в базе данных, а затем использует их для написания ответа. Так вы получаете точные результаты.

LangChain помогает выстроить рабочий процесс. Он связывает инструмент поиска с моделью ИИ.

Векторные базы данных хранят данные в виде эмбеддингов. Faiss и Pinecone отлично справляются с этой задачей. Они быстро находят релевантную информацию.

Сочетайте LangChain и векторные базы данных для создания своей системы. Это сделает ваш ИИ масштабируемым.

Ключевые моменты:

• RAG сочетает в себе поиск и написание текста.
• LangChain организует архитектуру.
• Векторные базы данных хранят эмбеддинги.
• Использование обоих инструментов вместе делает ИИ точным.

Источник: https://dev.to/naveenmalothu/unlocking-the-power-of-rag-systems-with-langchain-and-vector-databases-1005 Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi