EmpezarEmpieza gratis

Creación de una cadena RAG

Ahora vamos a reunir todos los componentes en tu flujo de trabajo RAG. Has preparado los documentos y los has introducido en una base de datos Chroma para su recuperación. Has creado una plantilla de prompt para incluir los fragmentos extraídos del artículo académico y responder a las preguntas.

La plantilla de prompt que creaste en el ejercicio anterior está disponible como prompt_template, se ha inicializado un modelo OpenAI como llm y se ha incluido en el script el código para recrear tu retriever.

Este ejercicio forma parte del curso

Desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Crea una cadena LCEL utilizando el operador de tubería (|) para conectar retriever, prompt_template y llm en secuencia.
  • La cadena debe asignar el recuperador a "context" y la entrada del usuario a "question".
  • Invoca la cadena utilizando el método « .invoke() » en la pregunta proporcionada.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

vectorstore = Chroma.from_documents(
    docs,
    embedding=OpenAIEmbeddings(api_key='', model='text-embedding-3-small'),
    persist_directory=os.getcwd()
)

retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity",
    search_kwargs={"k": 3}
)

# Create a chain to link retriever, prompt_template, and llm
rag_chain = ({"context": ____, "question": ____}
            | prompt_template
            | llm)

# Invoke the chain
response = rag_chain.____("Which popular LLMs were considered in the paper?")
print(response.content)
Editar y ejecutar código