ROX《基于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1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Jupyter Notebook中使用IBM Granite和Docling实现文档检索增强生成（RAG）功能。作者创建虚拟环境，安装依赖，利用Docling将文档转为结构化数据，并结合Granite LLM进行查询，最终构建了一个从多种文档中提取知识的生成管道。
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关键要点
- 本文介绍了如何在Jupyter Notebook中使用IBM Granite和Docling实现文档检索增强生成（RAG）功能。
- 作者创建虚拟环境并安装依赖，使用Docling将文档转为结构化数据。
- 结合Granite LLM进行查询，构建从多种文档中提取知识的生成管道。
- Docling是IBM Research开发的开源工具包，支持将多种文档格式转换为结构化数据。
- 使用Granite 3.1模型和LangChain框架来简化文档处理和检索工作流。
- 设置环境时需确保使用Python 3.10或3.11，并安装必要的依赖。
- 选择合适的嵌入模型和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，分割成块以便于处理。
- 构建RAG管道以从向量数据库中检索相关文档块并生成回答。
- 作者分享了在配置中遇到的问题及其解决方案，强调了获取Replicate API密钥的重要性。
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