🖥 ПРОМТ — GPT-4.1, LangChain, RAG для создания Retrieval-Augmented Generation (RAG) чат-бота с памятью на пользовательских документах

Integrate LangChain with a vector store like PGVector or ChromaDB to build a RAG pipeline. Steps: 1. Ingest documents into vector DB with embeddings. 2. Use LangChain retriever with vector DB to fetch relevant text by query. 3. Chain retriever output with GPT-4.1 to generate answers incorporating context. 4. Add conversation memory to maintain state. Prompt example for GPT-4.1: """Given the following retrieved document context:n{context}nAnswer the user's question: {question}""" Optimize retrieval quality, chunk documents properly, and test recall precision.

💡 Промт помогает строить практичный и актуальный RAG-бот для поиска и генерации ответов на основе пользовательских данных. Подходит для автоматизации бизнес-поддержки, образовательных ассистентов и поиска знаний.

💬 Присылай результаты в комментарии

Скуратов AI #GPT4 #LangChain #RAG #PGVector #ChromaDB

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