Python과 Openai로 첫 번째 걸레 시스템을 구축합니다

이 튜토리얼은 Python 및 OpenAI를 사용하여 검색 증강 생성 (RAG) 시스템을 구축함으로써 안내합니다. RAG는 ​​답을 생성하기 전에 문서에서 관련 정보를 검색하여 AI 응답을 향상 시켜서 AI "연구"를 미리 "미리 연구합니다.

배울 것 :

처음부터 헝겊 시스템 구축 헝겊에 대한 문서 준비 및 처리 Openai 임베딩 사용 기본 검색 시스템 생성 OpenAi API와 통합

프로젝트 구조 :

1 단계 : 환경 설정 :

가상 환경을 만듭니다 : (Windows : ) <:> 활성화 :

• <:> 패키지 설치 :
• 생성
:
• 구성
:
2 단계 : 문서 로딩 () :

3 단계 : 텍스트 처리 () :

4 단계 : 임베딩 생성 () : 5 단계 : 검색 시스템 () :

<code>rag-project/
│
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── document_loader.py
│   ├── text_processor.py
│   ├── embeddings_manager.py
│   ├── retrieval_system.py
│   └── rag_system.py
│
├── data/
│   └── documents/
│
├── requirements.txt
├── test.py
├── README.md
└── .env</code>

6 단계 : OpenAi 통합 () :

7 단계 : 시스템 사용 () :

문서를 배치하십시오. 그런 다음 실행

:
1. python -m venv venv 결론 : venvScriptsactivate 이것은 기초 래그 시스템을 제공합니다. 향후 개선 사항에는 강화 된 청킹, 등장 캐싱, 오류 처리, 정제 된 프롬프트 엔지니어링 및 벡터 데이터베이스 통합이 포함될 수 있습니다. OpenAI API 키를 안전하게 관리하고 사용량을 모니터링해야합니다.

위 내용은 Python과 Openai로 첫 번째 걸레 시스템을 구축합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!