Xây dựng 10 dự án RAG như một kỹ sư AI
Hãy xây dựng 10 dự án RAG này nếu bạn muốn được coi trọng như một kỹ sư AI.
1. Hệ thống RAG đầu tiên:
Xây dựng từ đầu Nền tảng. Xây dựng một pipeline RAG từ đầu bằng Python.
Tốt để hiểu cách truy xuất và tạo dữ liệu thực sự kết nối với nhau trước khi thêm độ phức tạp.
2. IBM RAG Guided
Các mẫu sản xuất Cách tiếp cận có hướng dẫn của IBM đối với RAG với các mẫu sẵn sàng cho sản xuất.
Tốt để hiểu cách các nhóm doanh nghiệp cấu trúc RAG ở quy mô lớn.
3. Pipeline GraphRAG
RAG đồ thị tri thức được xây dựng trên nền tảng đồ thị tri thức thay vì cơ sở dữ liệu vector.
Tốt cho dữ liệu phức tạp, liên kết chặt chẽ, nơi các mối quan hệ giữa các thực thể rất quan trọng.
4. RAG đa tài liệu
Truy vấn cơ sở dữ liệu vector Truy vấn trên nhiều tài liệu đồng thời bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vector. Thích hợp để xây dựng các hệ thống cần tổng hợp thông tin từ các bộ sưu tập tài liệu lớn.
5. RAG dựa trên tác nhân
RAG kết hợp với hành vi tác nhân tự động. Tác nhân quyết định khi nào cần truy xuất, truy xuất cái gì và hành động như thế nào.
Thích hợp cho các tác vụ động, nhiều bước.
6. Trợ lý thời gian thực
Hệ thống RAG trực tiếp Một hệ thống RAG truy xuất từ các nguồn dữ liệu trực tiếp, cập nhật.
Thích hợp để xây dựng các trợ lý cần thông tin hiện tại, không chỉ các tài liệu tĩnh.
7. Tác nhân nghiên cứu AI
Phân tích tự động Một tác nhân tự động truy xuất, đọc và tổng hợp nghiên cứu.
Thích hợp để tự động hóa việc xem xét tài liệu, phân tích cạnh tranh và tổng hợp kiến thức.
8. RAG đa phương thức
RAG Văn bản + Hình ảnh truy xuất và suy luận trên cả văn bản và hình ảnh.
Thích hợp cho các trường hợp sử dụng nhiều tài liệu, nơi hình ảnh mang nhiều thông tin như văn bản.
9. RAG Agent LangChain
Sẵn sàng cho sản xuất Một RAG agent cấp độ sản xuất được xây dựng bằng LangChain.
Thích hợp cho các nhóm muốn một framework đã được kiểm chứng với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng.
10. Phân tích tài liệu:
LLM + Xử lý PDF Trích xuất, phân đoạn và truy vấn thông tin từ PDF bằng LLM.
Thích hợp cho các trường hợp sử dụng pháp lý, tài chính và tuân thủ, nơi tài liệu là nguồn dữ liệu chính.
