1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain
Connected

Bài tập

Xây dựng retrieval chain

Giờ là phần tổng kết của chương! Bạn sẽ tạo một retrieval chain bằng LangChain's Expression Language (LCEL). Chain này sẽ kết hợp vector store chứa các đoạn tài liệu đã được embed từ bài báo RAG mà bạn đã tải trước đó, một prompt template và một LLM để bạn có thể bắt đầu “trò chuyện” với tài liệu của mình.

Dưới đây là nhắc lại về prompt_template bạn đã tạo ở bài trước và hiện có sẵn để sử dụng:

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}

vector_store chứa các đoạn tài liệu đã embed mà bạn tạo trước đó cũng đã được tải sẵn cho bạn, cùng với tất cả thư viện và lớp cần thiết.

Hướng dẫn

100 XP
  • Chuyển Chroma vector_store thành một đối tượng retriever để dùng trong LCEL retrieval chain.
  • Tạo LCEL retrieval chain để kết hợp retriever, prompt_template, llm và một string output parser để có thể trả lời các câu hỏi đầu vào.
  • Gọi (invoke) chain với câu hỏi đã cho.