LangChainでCognitive SearchのベクトルDBと連携させたRAGを構築する - Qiita

はじめに 前回、LangChainでCognitive SearchベクトルDBを構築する方法について解説しました。 今回は、作成したベクトルDBとGPTを連携させ、いわゆるRetrieval-Augmented Generation（RAG）を構築していきます。具体的には、LangChainのRetrievalQAを使用して実装していきます。 LangChainでQAを実装するに方法はいくつかあり、公式で分かりやすく整理されています。 口で説明しても分かりにくい部分があるので、公式のサンプルコードを載せておきます。 VectorestoreIndexCreator インデックス作成まで自動でやってくれ、クエリを発行するだけで簡単にRAGを構築できます。 from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.ind

[kumicit]

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