Как использовать LLMs для запроса в объемную базу знаний
• Статья посвящена использованию больших языковых моделей (LLM) для поиска научных статей в PubMed Open Access Subset. • Для поиска используется система RAG, а AWS Bedrock выступает в качестве сервера искусственного интеллекта. • PostgreSQL используется для хранения вложений, а библиотека LangChain на Python — для запроса базы знаний. • Конкретный пример использования — поиск документов, связанных с ревматоидным артритом. • В статье представлены вспомогательные функции для отслеживания работы и код для загрузки и запроса базы знаний. • PubGet используется для сбора данных, а PGVector — для хранения вложений в векторной базе данных. • AWS Bedrock — управляемый сервис от Amazon Web Services для развертывания и эксплуатации больших языковых моделей. • LangChain — библиотека Python для загрузки и запроса базы знаний с использованием LLM на AWS Bedrock.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
