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利用 RAG 和 OCI Generative AI 进行企业知识问答

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介绍

仅仅拥有答案是不够的 - 它们必须可供用户访问且易于检索。随着时间的推移，具有许多移动部件的大型组织面临着与问答系统保持同步的特殊挑战。这就是 OCI Generative AI 和 retrieval-augmented generation (RAG) 可以介入的地方，帮助创建更友好的系统，基于新网页进行更频繁的更新。

在本演示中，我们将使用 OCI Generative AI、LlamaIndex、Qdrant 向量数据库和 SentenceTransformerEmbeddings 创建 RAG 模型。此 21 行代码允许您抓取网页并使用 LlamaIndex 进行索引，使用 OCI Generative AI 生成问题，使用 Qdrant 进行向量索引。

演示

演示：使用 RAG 和 OCI Generative AI 进行企业知识问答 (1:28)

先决条件和设置

  1. Oracle Cloud 账户 - 注册页面
  2. OCI Generative AI 快速入门—文档
  3. LlamaIndex — 文档
  4. LangChain — 文档
  5. Qdrant 向量相似性搜索引擎— 文档
  6. SentenceTransformers — 文档

快速入门

注：为免疑义，本网页所用以下术语专指以下含义：

  1. 除Oracle隐私政策外，本网站中提及的“Oracle”专指Oracle境外公司而非甲骨文中国 。
  2. 相关Cloud或云术语均指代Oracle境外公司提供的云技术或其解决方案。