🖥 ПРОМТ — GPT-4.1 для аналитики и построения RAG-процессов

Analyze the following documents and build a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline: 1. Extract key insights and facts from input texts. 2. Summarize with focus on actionable knowledge. 3. Generate a list of questions that can be answered from the text. 4. Index the documents in a vector database (e.g., PGVector or ChromaDB) for retrieval. 5. On user query, retrieve relevant documents and generate a concise, contextual answer using the retrieval results. 6. Use Chain of Thought reasoning to explain the answer steps transparently.

💡 Лучший промт для создания интеллектуальной системы, которая интегрирует RAG с векторными базами данных, улучшая точность и объяснимость ответов на сложные запросы.

💬 Присылай результаты в комментарии

Скуратов AI #GPT4 #RAG #PGVector #ChromaDB #ChainOfThought

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