🖥 ПРОМТ — LangChain: генерация цепочки действий для RAG-модулей

Build a LangChain retrieval pipeline for question answering from custom documents. Steps: 1. Load documents with text loaders 2. Split docs into chunks with overlap 3. Choose an embedding model (e.g. OpenAIEmbeddings) 4. Store embeddings in a vector database (e.g. ChromaDB, Pinecone) 5. Set up a retriever from the vectorstore 6. Use a language model chain with retriever for QA 7. Use Chain-of-Thought prompting for better reasoning

Example prompt for CoT in LangChain QA: 'Given these documents, answer the question step-by-step, tracing your reasoning to ensure accuracy.'

💡 Промт подходит для создания эффективной pipeline RAG (retrieval-augmented generation) с LangChain и векторными базами данных, улучшает качество ответов из больших наборов текстов.

💬 Присылай результаты в комментарии

Скуратов AI #LangChain #RAG #ChromaDB #ChainOfThought

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