Passos para criar um pipeline de geração aumentada com RAG
Para criar um pipeline de geração aumentada com RAG, são necessários os seguintes passos:
1. Instalação do Ollama e do modelo PHY3: O primeiro passo é instalar o Ollama e baixar o modelo PHY3, uma ferramenta de IA da Microsoft.
2. Instalação de pacotes necessários: Em seguida, é necessário instalar os pacotes necessários para criar o pipeline de geração aumentada com RAG.
3. Criação de um data loader e conversão de dados em um banco de dados vetorial: Em seguida, é necessário criar um data loader e converter os dados em um banco de dados vetorial utilizando o embedding GPT-4.
4. Criação do pipeline de geração aumentada com RAG: Por fim, é necessário criar o pipeline de geração aumentada com RAG utilizando pacotes como LangChain, Hub e Chroma DB.
Exemplo prático com dados de LeBron James
Para ilustrar como criar um pipeline de geração aumentada com RAG, vamos utilizar como exemplo a página da Fox Sports que exibe as estatísticas de LeBron James. Em seguida, vamos fetched os dados usando um carregador web, dividir os dados em texto e converter em um banco de dados vetorial utilizando o embedding GPT-4. Em seguida, criamos o pipeline de geração aumentada com RAG utilizando os pacotes mencionados acima.
Conclusão
A criação de um pipeline de geração aumentada com RAG pode ser uma ferramenta poderosa para empresas que desejam integrar IA em seus negócios. Nesse artigo, mostramos como criar um pipeline de geração aumentada com RAG utilizando o modelo PHY3 da Microsoft. Além disso, convidamos empresas interessadas em integrar IA em seus negócios a entrarem em contato conosco. Para mais informações e vídeos sobre LLMs e machine learning, inscreva-se em nosso canal!