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  3. 使用 LangChain 的 Retrieval Augmented Generation (RAG)
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道练习

使用 BM25 的稀疏检索

来动手实现一次稀疏检索吧！您将创建一个 BM25 检索器，用于就一篇关于 RAG 的学术论文提问。该论文已被切分为名为 chunks 的片段。同时，已为您定义了 OpenAI 对话模型和提示，分别为 llm 和 prompt。您可以在控制台打印 prompt 来查看其内容。

说明

100 XP
  • 基于存储在 chunks 中的文档创建一个 BM25 稀疏检索器；将其配置为在检索时返回 5 个文档。
  • 创建一个 LCEL 检索链，将该 BM25 检索器与提供的 llm 和 prompt 集成。