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  3. LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)
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Exercise

リトリーバルチェーンを構築する

いよいよ章の総仕上げです！LangChain の Expression Language (LCEL) を使ってリトリーバルチェーンを作成します。これにより、先ほど読み込んだ RAG 論文から生成した埋め込みドキュメントチャンクを保持するベクトルストア、プロンプトテンプレート、そして LLM を組み合わせ、ドキュメントに対して質問できるようになります。

前の演習で作成し、今回も使用できる prompt_template をもう一度示します。

Use the only the context provided to answer the following question. If you don't know the answer, reply that you are unsure.
Context: {context}
Question: {question}

以前に作成した埋め込みドキュメントチャンクの vector_store も、必要なライブラリやクラスとあわせて読み込まれています。

Instructions

100 XP
  • Chroma の vector_store を LCEL のリトリーバルチェーンで使えるリトリーバーオブジェクトに変換します。
  • 入力の質問に答えられるように、retriever、prompt_template、llm、および文字列出力パーサーを組み合わせて LCEL リトリーバルチェーンを作成します。
  • 与えられた質問でチェーンを実行します。