Încărcarea fișierelor PDF pentru RAG
Pentru a începe implementarea Retrieval Augmented Generation (RAG), va trebui mai întâi să încarci documentele la care modelul va avea acces. Acestea pot proveni din surse variate, iar LangChain oferă încărcătoare de documente pentru multe dintre ele.
În acest exercițiu, vei folosi un încărcător de documente pentru a încărca un document PDF care conține lucrarea Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks de Lewis et al. (2021). Acest fișier îți este disponibil sub numele 'rag_paper.pdf'.
Notă: pypdf, o dependință necesară pentru încărcarea documentelor PDF în LangChain, a fost deja instalată.
Acest exercițiu face parte din cursul
Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă clasa potrivită pentru încărcarea documentelor PDF în LangChain.
- Creează un încărcător de documente pentru fișierul
'rag_paper.pdf'. - Încarcă documentul în memorie pentru a vizualiza conținutul primului document sau al primei pagini.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import library
from langchain_community.document_loaders import ____
# Create a document loader for rag_paper.pdf
loader = ____
# Load the document
data = ____
print(data[0])