【笔记】wow-rag 第4课-最脏最累的文档管理

wow-rag第4课文档管理笔记

正文详见:wow-rag/notebooks/第4课-最脏最累的文档管理.ipynb at main · datawhalechina/wow-raghttps://github.com/datawhalechina/wow-rag/blob/main/notebooks/%E7%AC%AC4%E8%AF%BE-%E6%9C%80%E8%84%8F%E6%9C%80%E7%B4%AF%E7%9A%84%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%AE%A1%E7%90%86.ipynb

新增节点:

index.insert_nodes([doc_single])

 doc_single必须是一个 TextNode 对象。

构造TextNode对象:

from llama_index.core.schema import TextNode
nodes = [
    TextNode(
        text="The Shawshank Redemption",
        metadata={
            "author": "Stephen King",
            "theme": "Friendship",
            "year": 1994,
        },
    ),
    TextNode(
        text="The Godfather",
        metadata={
            "director": "Francis Ford Coppola",
            "theme": "Mafia",
            "year": 1972,
        },
    )
]
index.insert_nodes(nodes)

删除节点:

index.docstore.delete_document('51595901-ebe3-48b5-b57b-dc8794ef4556')

03-08
### Wow-RAG 技术概述 Wow-RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种增强型检索生成模型,它结合了传统检索技术和现代神经网络的优势,在多个领域提供了卓越的表现。该技术不仅限于文本处理,还可以扩展到代码、音频以及视频等领域[^1]。 #### 文本应用实例 在文本处理方面,Wow-RAG 能够高效地生成高质量的自然语言摘要、构建精准的回答系统并支持流畅的人机对话交互。通过引入外部知识库作为补充信息源,使得生成的内容更加丰富和准确。 ```python from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/wow-rag-tokenizer") retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/wow-rag-retriever", index_name="exact", use_dummy_dataset=True) model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/wow-rag-sequence") input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch( ["What is the capital of France?"], return_tensors="pt" ) generated_ids = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"], retriever=retriever) print(tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)) ``` #### 非文本应用场景 除了文字外,Wow-RAG 还能在其他媒体形式中找到其独特价值: - **代码辅助开发**:自动完成编程任务中的复杂逻辑编写,如函数定义、类结构设计等;同时也能为现有项目添加详细的注释说明。 - **多媒体内容创作**:无论是声音还是影像资料,都可以借助此框架快速生产出符合需求的作品概要或是特定部分的合成版本。 值得注意的是,虽然上述例子主要集中在不同类型的静态资源上,但在实际操作过程中,Wow-RAG 的灵活性允许开发者针对具体业务场景定制化调整参数配置,从而达到佳性能表现。
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