Application de bout en bout
1. A pris un article de blog sur LLM, l'a gratté en utilisant BeautifulSoup.
2. A pris le contenu et l'a divisé en morceaux pour le nourrir à DB.
3. Utilisé Hugginface Embeddings pour convertir les morceaux en vecteurs.
4. Utilisé Cassandra (ASTDB) pour les stocker ces intérêts.
5. Modèle mixtral utilisé et notre modèle d'invite personnalisé.
6. Enfin, a créé une chaîne de récupération et l'a invoquée pour obtenir des résultats.
