使用 Langchain、Huggingface 和 Mistral 构建生成式 AI 驱动的应用程序

本视频介绍了如何结合 LangChain 和 Hugging Face 库，使用开源 LLM 模型 Mistral 创建一个问答 RAG 应用。

主要内容：

1. 项目目标： 使用开源 LLM 模型和 Hugging Face 库，构建一个完整的功能性问答 RAG 应用。
2. 数据准备： 从互联网下载 PDF 文档，并将其上传到名为“hugging face”的文件夹中。
3. 代码示例： 视频中演示了如何使用 LangChain 库读取 PDF 文档，并使用递归字符分割器将文档拆分成多个片段。
4. 向量存储： 使用 Faiss 向量存储来存储文档片段的向量表示。
5. 嵌入模型： 使用 Hugging Face 的 HuggingFaceBGEmbedding 库，使用开源嵌入模型对文档片段进行向量化。
6. 问答系统： 视频中展示了如何使用 LangChain 库创建问答系统，并使用 Mistral 模型进行回答。

亮点：

• 视频使用开源 LLM 模型 Mistral，并使用 Hugging Face 库进行嵌入。
• 视频提供了详细的代码示例，并解释了每个步骤的原理。
• 视频展示了如何使用 LangChain 库构建一个完整的功能性问答 RAG 应用。

建议：

• 视频中没有详细介绍如何使用 Mistral 模型进行回答，建议补充这部分内容。
• 视频中没有介绍如何评估问答系统性能，建议补充这部分内容。

在本视频中，我们将使用 Hugging Face 开源的 LLM 模型（如 Mistral）以及开源的嵌入模型来构建一个端到端的 Langchain 项目。代码 Github：https://github.com/krishnaik06/Updated-Langchain