Implémentation de chiffon correctif (Crag) avec Langgraph

La génération (RAG) de la récupération (RAG) améliore les modèles de grands langues en récupérant les documents pertinents à partir d'une source externe pour prendre en charge la génération de texte. Cependant, le chiffon n'est pas parfait - il peut toujours produire du contenu trompeur si les documents récupérés ne sont pas exacts ou pertinents.

Pour surmonter ces problèmes, une génération auprès de la récupération corrective (CRAG) a été proposée. Crag fonctionne en ajoutant une étape pour vérifier et affiner les informations récupérées avant de l'utiliser pour générer du texte. Cela rend les modèles de langue plus précis et réduit le risque de générer du contenu trompeur.

Dans cet article, je vais vous présenter Crag et vous guider à travers une implémentation étape par étape à l'aide de Langgraph.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!