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文檔嵌入

  • LangChain RAG Agent Chatbot

    Ein auf Python basierter Chatbot, der LangChain-Agenten und FAISS-Retrieval nutzt, um RAG-gestützte Gesprächsantworten bereitzustellen.
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    Was ist LangChain RAG Agent Chatbot?
    Der LangChain RAG Agent Chatbot richtet eine Pipeline ein, die Dokumente aufnimmt, sie mit OpenAI-Modellen in Einbettungen umwandelt und sie in einer FAISS-Vektordatenbank speichert. Wenn eine Nutzeranfrage eintrifft, ruft die LangChain-Retrieval-Kette relevante Passagen ab, und der Agent-Executor koordiniert zwischen Retrieval- und Generierungstools, um kontextreich Antworten zu liefern. Diese modulare Architektur unterstützt benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, mehrere LLM-Anbieter und konfigurierbare Vektorspeicher, ideal für den Aufbau wissensbasierter Chatbots.
    LangChain RAG Agent Chatbot Hauptfunktionen
    • Dokumentenaufnahme und -einbettung
    • FAISS-Vektorspeicher-Erstellung
    • LangChain Retrieval QA-Kette
    • Agent-Executor mit Tool-Integration
    • OpenAI API-Unterstützung
    • Interaktive CLI-Chat-Schnittstelle

  • LLM-Powered RAG System

    Ein Open-Source-Framework, das retrieval-augmented generation Chat-Agenten durch die Kombination von LLMs mit Vektordatenbanken und anpassbaren Pipelines ermöglicht.
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    Was ist LLM-Powered RAG System?
    Das LLM-gesteuerte RAG-System ist ein entwicklerorientiertes Framework zum Aufbau von retrieval-augmented generation (RAG)-Pipelines. Es bietet Module für die Einbettung von Dokumentensammlungen, Indizierung via FAISS, Pinecone oder Weaviate sowie das Abrufen relevanten Kontexts zur Laufzeit. Das System nutzt LangChain-Wrappers zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen, unterstützt Prompt-Vorlagen, Streaming-Antworten und Multi-Vektor-Store-Adapter. Es vereinfacht die End-to-End-Bereitstellung von RAG für Knowledge Bases, mit Anpassungsmöglichkeiten bei jedem Schritt – von der Einbettungsmodellkonfiguration bis zum Prompt-Design und der Ergebnisnachbearbeitung.
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