Tìm hiểu BM25
Trước khi bạn tích hợp bộ truy xuất thưa BM25 vào kiến trúc RAG, tốt nhất hãy thử nghiệm nó trên vài chuỗi ngắn để hình dung cách retriever chọn tài liệu.
Bạn đã được cung cấp ba chuỗi để dùng làm cơ sở cho BM25 retriever. Các chức năng cần thiết cho bài tập này đã được nạp sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo BM25 retriever từ các tài liệu; cấu hình để truy xuất ba tài liệu mỗi lần.
- Gọi retriever với truy vấn đã cho.
- In nội dung trang của kết quả đầu tiên.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
chunks = [
"RAG stands for Retrieval Augmented Generation.",
"Graph Retrieval Augmented Generation uses graphs to store and utilize relationships between documents in the retrieval process.",
"There are different types of RAG architectures; for example, Graph RAG."
]
# Initialize the BM25 retriever
bm25_retriever = ____.from_texts(____)
# Invoke the retriever
results = bm25_retriever.____("Graph RAG")
# Extract the page content from the first result
print("Most Relevant Document:")
print(____)