Rag et Langchain Basics

DEV - 07/06
INTRODUCTION Les modèles de grands langues (LLM) comme GPT-4 et Claude sont incroyablement puissants, ...

Introduction

Les modèles de grands langues (LLM) comme GPT-4 et Claude sont incroyablement puissants, mais ils ont une limitation significative: ils ne peuvent travailler qu'avec des informations sur lesquelles ils ont été formés. Que se passe-t-il si vous souhaitez que votre application d'IA accéde aux documents internes de votre entreprise, aux données en temps réel ou aux connaissances spécifiques au domaine? C'est là que la génération (RAG) (RAG) (RAG) de la récupération est en jeu, et Langchain rend la mise en œuvre de systèmes de chiffon remarquablement simples.

Qu'est-ce que le chiffon?

Le chiffon est un modèle architectural qui combine les capacités génératives des LLM avec une récupération des connaissances externes. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les connaissances pré-formées du modèle, les systèmes de chiffon récupèrent d'abord les informations pertinentes à partir de sources externes, puis utilisez ce contexte pour générer des réponses plus précises et à jour.

Architecture LLM vs Rag traditionnelle

LLM traditionnel: requête utilisateur → LLM → Réponse (limité aux données de formation) Système de chiffon: requête utilisateur → récupérer les documents pertinents → LLM + contexte → Réponse améliorée
Entrez le mode de sortie en mode plein écran

Avantages clés du chiffon:

  • Accès aux informations actuelles et spécifiques au domaine
  • Hallucinations réduites à travers des réponses fondées
  • Alternative rentable à un réglage fin
  • Facile à mettre à jour la base de connaissances sans recyclage

Architecture du sys...
[Courte citation de 8% de l'article original]