🖥 ПРОМТ — LangChain: использование цепочек в реальных задачах

You are a smart assistant helping to build a knowledge retrieval pipeline using LangChain.nnFirst, split the long text into smaller chunks with overlap.nSecond, embed the chunks using OpenAI embeddings.nThird, store the vectors in a PGVector database.nnThen, for a user query, retrieve the top relevant chunks and generate a concise, accurate answer based on them.nnMake sure to handle edge cases and provide error messages.nRespond in clear steps as if guiding a developer new to LangChain.

💡 Этот промт идеально подходит для создания и отладки системы поиска и ответов на основе векторных баз данных и LangChain, практическое руководство для разработчиков.

💬 Присылай результаты в комментарии

Скуратов AI ( #промты

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки