概要
回答を得るには十分ではありません。ユーザーがアクセス可能で簡単に取得できる必要があります。多くの可動部品を持つ大企業では、長期にわたるQ&Aシステムに対応するために、特定の課題に直面しています。そこで、OCI Generative AIとretrieval-augmented generation(RAG)は、新しいWebページに基づいて、より頻繁に更新されるフレンドリなシステムを作成するためにステップインできます。
このデモでは、OCI生成AI、LlamaIndex、Qdrant vector databaseおよびSentenceTransformerEmbeddingsを使用してRAGモデルを作成します。この21行のコードでは、Webページをスクレイプし、索引付けにLlamaIndex、質問生成にOCI生成AI、ベクトル索引付けにQdrantを使用できます。
デモ
