Questions-réponses sur les connaissances de l'entreprise avec RAG et OCI Generative AI
Introduction
Il ne suffit pas d'avoir des réponses - elles doivent être accessibles et faciles à récupérer par les utilisateurs. Les grandes entreprises avec de nombreuses pièces mobiles sont confrontées à un défi particulier de suivre les systèmes de questions-réponses au fil du temps. C'est là qu'OCI Generative AI et la génération augmentée par récupération (RAG) peuvent intervenir pour créer des systèmes plus conviviaux avec des mises à jour plus fréquentes basées sur de nouvelles pages Web.
Dans cette démonstration, nous allons créer un modèle RAG à l'aide d'OCI Generative AI, de LlamaIndex, de la base de données vectorielle Qdrant et de SentenceTransformerEmbeddings. Ce code de 21 lignes vous permettra de gratter des pages Web et d'utiliser LlamaIndex pour l'indexation, OCI Generative AI pour la génération de questions et Qdrant pour l'indexation vectorielle.
Démonstration
Prérequis et configuration
- Compte Oracle Cloud - Page d'inscription
- Introduction à OCI Generative AI - documentation
- LlamaIndex-Documentation
- LangChain-Documentation
- Moteur de recherche de similarité de vecteur Qdrant - documentation
- SentenceTransformers-Documentation