Advanced RAG
1.0.0
Этот репозиторий содержит структурированное руководство по реализации поколения, заправленного по поиску, (RAG). Каждая ноутбука в этом репозитории предназначена для обучения конкретному аспекту тряпки, начиная с оснований до создания сквозного трубопровода.
Это руководство вдохновлено и основано на работе Thataiguy. Полный кредит доходит до первоначального автора за их бесценные ресурсы и понимание.
1_fundamentals_of_rag.ipynb
Представляет основы поколения, задуманного.
2_langchain_retrieval_pipeline.ipynb
Охватывает, как настроить конвейер поиска, используя Langchain для оптимизированных рабочих процессов.
3_overview_of_document_loaders.ipynb
Предоставляет обзор загрузчиков документов и их роль в обработке данных для поиска задач.
4_document_loaders.ipynb
Более глубокое погружение в использование различных погрузчиков документов с практическими примерами.
5_text_splitter_transformation.ipynb
Объясняет расщепление текста и преобразования для оптимизации данных для внедрения и поиска.
6_text_embedding_models.ipynb
Сосредоточится на моделях встраивания текста и их конфигурациях для создания значимых векторных представлений.
7_vector_stores_and_retrievers.ipynb
Обсуждает векторные магазины и ретриверы, демонстрируя, как эффективно хранить и получать информацию.
8_retrievers.ipynb
Подробное исследование типов ретриверов и их интеграцию с векторными магазинами.
9_End_to_End_RAG_Chain.ipynb
Сочетает все концепции в сквозняк, вытащившийся в поисках.
pip install -r requirements.txt1_fundamentals_of_rag.ipynb . requirements.txt Взносы приветствуются! Не стесняйтесь раскошелиться на этот репозиторий и отправить запрос на привлечение.
