Создание чат-бота с поисковой дополненной генерацией chatbot RAG (Retrieval Augmented Generation)

В руководстве рассмотрен комплексный подход к обработке, хранению и использованию данных FAQ для векторизации и поиска. Мы начали с описания метода загрузки и анализа документов FAQ, приведения их в структурированный формат, пригодный для дальнейшей обработки. Этот шаг гарантирует чистоту и единообразие форматирования данных, обеспечивая прочную основу для последующих этапов анализа и хранения. После подготовки данных мы продемонстрировали, как интегрировать их с базой данных Oracle для создания структурированного решения для хранения. Установив подключение к базе данных и определив команды SQL, мы эффективно управляли жизненным циклом данных FAQ - от создания и вставки до запроса и извлечения. Такая интеграция с базами данных не только повышает доступность данных, но и обеспечивает постоянство и масштабируемость нашего решения, делая его надежным для использования в будущем. Наконец, мы изучили возможности расширенного применения обработанных данных, используя возможности Oracle по генерации логических выводов с помощью искусственного интеллекта. Мы настроили клиент и параметры модели таким образом, чтобы обеспечить сложные функции генерации текста и поиска. Этот шаг демонстрирует практическое применение векторизованных данных для генерации контекстуальных и релевантных ответов, демонстрируя потенциал интеграции решений, управляемых искусственным интеллектом, со структурированными данными FAQ для улучшения взаимодействия с пользователями и поиска информации. Следуя этому руководству, вы сможете реализовать аналогичное решение, адаптированное к вашим конкретным потребностям, сочетая мощь структурированного хранилища данных с передовыми технологиями искусственного интеллекта.