- Шаг 1: Установите Rags через pip install rags
- Шаг 2: Настройте ваше векторное хранилище (FAISS, Pinecone и др.)
- Шаг 3: Определите шаблоны подсказок и параметры памяти
- Шаг 4: Создайте экземпляр pipeline Rags с выбранным LLM
- Шаг 5: Загрузите документы в retriever и создайте индекс
- Шаг 6: Вызовите pipeline.generate(query) для получения ответов с дополнением по поиску
- Шаг 7: Оцените ответы и скорректируйте параметры подсказок или retriever
- Шаг 8: Разверните pipeline как сервис или интегрируйте в приложениями