Truy xuất thưa với BM25

Đến lúc thử triển khai truy xuất thưa! Bạn sẽ tạo một retriever BM25 để đặt câu hỏi về một bài báo học thuật về RAG, bài báo này đã được chia thành các đoạn nhỏ gọi là chunks. Một mô hình trò chuyện OpenAI và prompt cũng đã được định nghĩa lần lượt là llm và prompt. Bạn có thể xem prompt đã cung cấp bằng cách in nó ra bảng điều khiển.

Bài tập này là một phần của khóa học

Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Tạo một retriever thưa BM25 từ các tài liệu lưu trong chunks; cấu hình để trả về 5 tài liệu khi truy xuất.
Tạo một chuỗi truy xuất LCEL để tích hợp retriever BM25 với llm và prompt đã cho.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create a BM25 retriever from chunks
retriever = ____

# Create the LCEL retrieval chain
chain = ({"context": ____, "question": ____}
         | ____
         | ____
         | StrOutputParser()
)

print(chain.invoke("What are knowledge-intensive tasks?"))

Chỉnh sửa và Chạy Mã