Разработка полнофункционального RAG-приложения с использованием PydanticAI, FastAPI, LanceDB и St... скачать в хорошем качестве

Разработка полнофункционального RAG-приложения с использованием PydanticAI, FastAPI, LanceDB и St...

В этом выпуске мы создаём полнофункциональное приложение на основе технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием PydanticAI, FastAPI, LanceDB и Streamlit. Мы подробно рассмотрим каждый этап, начиная с настройки бэкенда с агентом, векторной базы данных, созданной с помощью LanceDB, и API-слоя с помощью FastAPI. Мы демонстрируем приём данных из PDF-файлов в текстовые файлы, настройку векторных вложений и запуск векторного поиска для извлечения релевантных документов. Наконец, мы создаём фронтенд Streamlit для взаимодействия с нашей моделью ИИ и демонстрируем весь стек. Следите за новостями в следующем выпуске, где мы развернём приложение FastAPI с помощью Azure Functions. Репозиторий Github https://github.com/AIgineerAB/AI_engi... #rags #pydanticai #lancedb #fastapi 00:00 Введение в полнофункциональное приложение RAG 00:29 Знакомство с компонентами бэкенда 03:31 Настройка среды разработки 08:04 Преобразование PDF-файлов в текст 18:36 Загрузка данных в базу данных векторов 28:10 Реализация задержек и управление вызовами API 29:01 Настройка и запуск базы данных векторов 30:09 Изучение базы знаний 34:41 Создание моделей данных для запросов и ответов 36:42 Создание модели RAG 44:37 Разработка API с помощью FastAPI 47:56 Создание фронтенда Streamlit 52:05 Тестирование и отладка Применение 53:28 Заключение и дальнейшие шаги