AI RAG应用的多种文档分块代码

发布时间:2024年01月12日

在开发 RAG 应用程序时,重要的是要有一个完善的文档分块模式来攫取内容。虽然有很多库可以实现这一目标,但重要的是要了解这一过程的基本机制,因为它是 AI RAG 应用程序的基石。

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测试文档

在测试文档中,我们将使用亚马逊文档中的大型 PDF 文件来测试分块的性能。

测试文档内容:

Amazon Bedrock also o?ers a broad set of capabilities to build generative AI applications with security, privacy, and responsible AI. Using Amazon Bedrock, you can easily experiment with and evaluate top foundation models for your use cases, privately customize them with your data using techniques such as ?ne-tuning and Retrieval Augmented Generation (RAG), and build agents that execute tasks using your enterprise systems and data sources. With Amazon Bedrock's serverless experience, you can get started quickly, privately customize foundation models with your own data, and ea

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_48030475/article/details/135543559
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