Đang tải bảng tin…
freeCodeCamp2 Hot0 bình luận11 phút đọc
How to Build a RAG Q&A AI Agent for Your Documents Using LangChain v1
Tóm tắt bởi AI
Hướng dẫn từng bước xây dựng một tác nhân Q&A RAG chạy hoàn toàn cục bộ, bảo mật dữ liệu bằng LangChain v1, Ollama, Qwen và ChromaDB. Tác nhân này lập chỉ mục tài liệu PDF, Markdown và văn bản vào vector store cục bộ, sau đó trả lời câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên kèm theo trích dẫn nguồn, tất cả đều chạy trên máy cá nhân mà không tốn phí API.
Vì sao nên đọc: Là một lập trình viên muốn tự động hóa tìm kiếm thông tin trong tài liệu riêng của mình một cách an toàn và hiệu quả mà không phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài, bài này sẽ hướng dẫn cách xây dựng một hệ thống RAG tự động hóa, chạy trên máy tính cá nhân với chi phí zero và bảo mật tuyệt đối.
Bạn nhớ được gì?
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
tối đa +17 điểm
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://www.freecodecamp.org/news/build-a-private-rag-qa-ai-agent-for-your-documents-using-langchain. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
freeCodeCamp1 Hot20 phútAI
Product Experimentation: Stop Early Without P-Hacking Using mSPRT and Sequential Testing in Python
Bài viết giới thiệu phương pháp mSPRT (mixture Sequential Probability Ratio Test) thay thế p-value bằng e-value để ngăn chặn tình trạng "p-hacking" khi theo dõi kết quả A/B test sớm, vốn làm tăng tỷ lệ dương tính giả từ 5% lên 30%. Triển khai bằng Python với bộ dữ liệu 50.000 người dùng, mSPRT cho phép dừng thử nghiệm sớm (ngày 25,9 thay vì 30) mà vẫn đảm bảo độ tin cậy, mặc dù có nhược điểm giảm power (49,3% so với 88,7% ở t-test cố định).
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng quy trình kiểm thử sản phẩm hiệu quả bằng cách tránh p-hacking thông qua các phương pháp kiểm soát giả thuyết sớm như mSPRT, giúp tối ưu hóa quyết định phát triển dựa trên dữ liệu thực tế chứ không phải là kết quả giả định.
