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· 六月 11 阅读大约需 8 分钟
使用 IRIS 以及 langchain 构建 问答聊天机器人

这篇文章介绍了使用由支持 langchain 框架的IRIS来实现问答聊天机器人,其重点介绍了检索增强生成(RAG)。

文章探讨了IRIS中的向量搜索如何在langchain-iris中完成数据的存储、检索和语义搜索,从而实现对用户查询的精确、快速的响应。通过无缝集成以及索引和检索/生成等流程,由IRIS驱动的RAG应用程序使InterSystems开发者能够利用GenAI系统的能力。

为了帮助读者巩固这些概念,文章提供了Jupyter notebook一个完整的问答聊天机器人应用程序,以供参考。

什么是RAG以及它在问答聊天机器人中的角色

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低代码挑战

想象一下那个场景。您正在 Widgets Direct 愉快地工作,这是互联网上首屈一指的小部件和小部件配件零售商。您的老板有一些毁灭性的消息,一些客户可能对他们的小部件不太满意,我们需要一个帮助台应用程序来跟踪这些投诉。为了让事情变得有趣,他希望代码占用非常小,并挑战您使用 InterSystems IRIS 以少于 150 行代码交付应用程序。这可能吗?

免责声明:本文记录了一个非常基本的应用程序的构建,为了简洁起见,省略了安全性和错误处理等细节。该应用程序仅供参考,不得用于任何生产应用。本文使用IRIS 2023.1作为数据平台,并非所描述的所有功能在早期版本中都可用

第 1 步 - 定义数据模型

我们首先定义一个新的干净的命名空间 - 带有代码和数据数据库。虽然所有内容都可以位于 1 个数据库中,但将它们拆分以便于数据刷新。

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