Costruiamo un'app RAG "Chatta con il tuo Codice" utilizzando Qwen3-Coder:

Prima di iniziare, dai un'occhiata a cosa stiamo per creare! Stack tecnologico: - @Llama_Index per l'orchestrazione - @Milvusio per ospitare un vectorDB - @CleanlabAI codex per convalidare la risposta - @OpenRouterAI per accedere a @Alibaba_Qwen 3 Coder. Andiamo! 🚀

Il diagramma architetturale presentato di seguito illustra alcuni dei componenti chiave e come interagiscono tra loro! Seguiranno descrizioni dettagliate e codice per ciascun componente:

1️⃣ & 2️⃣ : Caricamento della base di conoscenza Una base di conoscenza è una raccolta di informazioni pertinenti e aggiornate che funge da fondamento per RAG. Nel nostro caso è un repository GitHub! Ecco come suddividiamo e analizziamo il nostro codice utilizzando il parser gerarchico di @Llama_Index:

3️⃣ Il modello di embedding L'embedding è una rappresentazione significativa del testo sotto forma di numeri. Il modello di embedding è responsabile della creazione di embedding per i frammenti di documento e le query degli utenti. Ecco come carichiamo il nostro modello di embedding:

4️⃣ Indicizzazione e archiviazione Le embedding create dal modello di embedding sono memorizzate in un archivio vettoriale che offre un recupero rapido e una ricerca di similarità creando un indice sui nostri dati. Utilizzeremo un database vettoriale self-hosted di @Milvusio:

5️⃣ Creazione di un modello di prompt Un modello di prompt personalizzato viene utilizzato per affinare la risposta da LLM e includere anche il contesto:

6️⃣ Impostazione di un motore di query Il motore di query prende una stringa di query per utilizzarla per recuperare il contesto rilevante e li combina utilizzando il modello di prompt prima di inviarlo al LLM che genera la risposta finale! L'LLM utilizzato qui è il più recente Qwen3-Coder!

7️⃣ L'interfaccia Chat Creiamo un'interfaccia utente utilizzando Streamlit per fornire un'interfaccia chat per la nostra applicazione RAG. Il codice per questo e tutto ciò di cui abbiamo discusso finora è condiviso nel tweet successivo! Dai un'occhiata a questo👇

Bonus! Utilizzeremo il codex AI di @CleanlabAI, un modo intelligente per convalidare e migliorare le tue risposte. Abbiamo utilizzato lo stesso per ottenere il punteggio di affidabilità. Si integra perfettamente con qualsiasi applicazione di chat agentica o AI che stai sviluppando. Dai un'occhiata a questo👇

Puoi trovare tutto il codice in questo repository GitHub: (non dimenticare di mettere una stella 🌟)

Infine, vi lascio con il diagramma architetturale dell'app che abbiamo costruito. Spero che vi sia piaciuto questo tutorial. Rimanete sintonizzati per ulteriori aggiornamenti! 🥂

Se l'hai trovato interessante, condividilo nuovamente con la tua rete. Trovami → @akshay_pachaar ✔️ Per ulteriori approfondimenti e tutorial su LLM, agenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico!