使用Docling和Granite 3.1构建AI驱动的文档检索系统
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用先进工具构建AI文档检索系统，包括文档处理、检索增强生成（RAG）和LangChain集成。通过使用Docling解析文档、Granite 3.1大语言模型和LangChain框架，用户将学习高效的数据检索方法。适合具备Python编程基础的AI开发者和研究人员。
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关键要点
- 本文介绍了如何利用先进工具构建AI文档检索系统。
- 文档处理：使用Docling解析文档并存储在向量数据库中。
- 检索增强生成（RAG）：将大型语言模型与外部知识库连接以增强查询响应。
- LangChain用于工作流集成：简化文档处理和检索工作流。
- 使用Docling、Granite 3.1和LangChain三种先进技术。
- 适合具备Python编程基础的AI开发者和研究人员。
- 设置环境：确保使用Python 3.10或3.11。
- 安装依赖项以支持文档处理和检索。
- 选择嵌入模型以生成文本的嵌入向量。
- 使用Granite 3.1模型进行查询。
- 选择向量数据库以存储和检索嵌入向量。
- 使用Docling下载文档并将其转换为文本。
- 构建向量数据库以便于文档检索。
- 设置RAG管道以检索相关文档片段。
- 生成检索增强的响应以回答问题。
- 探索其他行业的高级RAG工作流。
- 优化提示工程以获得更好的Granite响应。
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