Een Q&A-pipeline bouwen
In de vorige oefening haalden we tekst uit een document met meerdere pagina’s met PyPDF en maakten we er één string van.
Nu ga je een question-answering-pipeline bouwen met Hugging Face om specifieke antwoorden uit het document te halen.
Zowel de pipeline-module als document_text zijn alvast voor je geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Werken met Hugging Face
Oefeninstructies
- Initialiseer een question-answering-pipeline met de juiste taak en het juiste model.
- Geef de vraag en
document_textdoor aan de pipeline. - Print het resultaat om het antwoord te bekijken.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Load the question-answering pipeline
qa_pipeline = pipeline(task="____", model="distilbert-base-cased-distilled-squad")
question = "What is the notice period for resignation?"
# Get the answer from the QA pipeline
result = qa_pipeline(question=____, context=____)
# Print the answer
print(f"Answer: {result['____']}")