コミュニティメンバーから、Python 2024 コンテストでの出品に対する非常に素晴らしいフィードバックが届きました。 ここで紹介させていただきます。
純粋な IRIS の 5 倍以上のサイズでコンテナーをビルドしているため、時間がかかっています
コンテナーの始動も時間はかかりますが、完了します
バックエンドは説明通りにアクセス可能です
プロダクションは稼動しています
フロントエンドは反応します
何を説明したいのかがよくわかりません
私以外のエキスパート向けに書かれた説明のようです
出品はこちら: https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-RAG-App
このようなフィードバックをいただけて、本当に感謝しています。プロジェクトに関する記事を書く素晴らしいきっかけとなりました。 このプロジェクトにはかなり包括的なドキュメントが含まれてはいますが、ベクトル埋め込み、RAG パイプライン、LLM テキスト生成のほか、Python や LLamaIndex などの人気の Python ライブラリに精通していることが前提です。
この記事は、IRIS での RAG ワークフローを実証するに当たって、上記の前提事項や、それらが IRIS で RAG ワークフローをこのプロジェクトにどのように適合するかについてを説明する試みです。
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