Tutoriel: Créez un chat de chiffon avec Langchain 🦜, Zilliz Cloud, Anthropic Claude 3 Opus et Google Vertex AI Text-Embedding-004

Introduction au chiffon

La génération de la récupération (RAG) change la donne pour les applications Genai, en particulier dans l'IA conversationnelle. Il combine la puissance des modèles de grande langue pré-formés (LLMS) comme le GPT d'OpenAI avec des sources de connaissances externes stockées dans des bases de données vectorielles telles que Milvus et Zilliz Cloud, permettant une génération de réponse plus précise, contextuellement pertinente et à jour. Un pipeline de chiffon se compose généralement de quatre composants de base: une base de données vectorielle, un modèle d'intégration, un LLM et un cadre.

Composants clés que nous utiliserons pour ce chat de chiffon

Ce tutoriel vous montre comment construire un simple chatbot de chiffon dans Python en utilisant les composants suivants:

• Langchain: un cadre open source qui vous aide à orchestrer l'interaction entre les LLM, les magasins vectoriels, les modèles d'intégration, etc., ce qui facilite l'intégration d'un pipeline de chiffon.
• Cloud Zilliz: une plate-forme de base de données vectorielle entièrement gérée en tant que service construite au-dessus du Milvus open source, conçu pour gérer le traitement des données vectorielles haute performance à grande échelle. Il permet aux organisations de stocker, de rechercher et d'analyser efficacement de grands volumes de données non structurées, telles que du texte, des images ou de l'audio, en tirant parti de la technologie de recherche vectorielle avancée. Il offre un niveau gratuit soutenant jusqu'à 1 million de vecteurs.
• Anthropic Claude 3 Opus: Ce modèle avancé de la série Claude 3 est conçu pour un raisonnement complexe et des conversations nuancées. Il combine une compréhension approfondie avec des considérations éthiques, ce qui le rend idéal pour des applications sensibles comme le support client, les chatbots de thérapie et la génération de contenu où le contexte et l'empathie sont primordiaux.
• Google Vertex AI Text-Embedding-004: Ce modèle est spécialisé dans la création d'incorporation de texte de haute qualité pour diverses tâches de traitement du langage naturel. Sa force réside dans la capture efficace de la signification et des relations sémantiques, ce qui le rend adapté à des applications telles que des systèmes de recherche, de regroupement et de recommandation sémantiques. Idéal pour les développeurs qui cherchent à améliorer les informations axées sur l'IA à partir de donnée...
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