Laten we een "Chat met je Code" RAG-app bouwen met Qwen3-Coder:

Voordat we beginnen, kijk eens naar wat we gaan creëren! Technische stack: - @Llama_Index voor orkestratie - @Milvusio om een vectorDB zelf te hosten - @CleanlabAI codex om de respons te valideren - @OpenRouterAI om toegang te krijgen tot @Alibaba_Qwen 3 Coder. Laten we gaan! 🚀

Het architectuurdiagram hieronder illustreert enkele van de belangrijkste componenten en hoe ze met elkaar interageren! Daarna volgen gedetailleerde beschrijvingen en code voor elke component:

1️⃣ & 2️⃣ : De kennisbasis laden Een kennisbasis is een verzameling relevante en actuele informatie die als basis dient voor RAG. In ons geval is het een GitHub-repository! Hier is hoe we onze codebasis chunken & parseren met behulp van de hiërarchische codeparser van @Llama_Index:

3️⃣ Het embeddingmodel Embedding is een betekenisvolle representatie van tekst in de vorm van getallen. Het embeddingmodel is verantwoordelijk voor het creëren van embeddings voor de documentdelen & gebruikersvragen. Hier is hoe we ons embeddingmodel laden:

4️⃣ Indexeren & opslaan Inbeddingen gemaakt door het inbeddingsmodel worden opgeslagen in een vectoropslag die snelle opvraging en gelijkeniszoekopdrachten biedt door een index over onze gegevens te creëren. We zullen een zelf-gehoste @Milvusio vector database gebruiken:

5️⃣ Een prompttemplate maken Een aangepaste prompttemplate wordt gebruikt om de reactie van LLM te verfijnen en ook de context op te nemen:

6️⃣ Een query-engine instellen De query-engine neemt een querystring om deze te gebruiken om relevante context op te halen en combineert deze met behulp van de prompttemplate voordat deze naar de LLM wordt gestuurd die het uiteindelijke antwoord genereert! De LLM die hier wordt gebruikt is de nieuwste Qwen3-Coder!

7️⃣ De chatinterface We creëren een UI met Streamlit om een chatinterface voor onze RAG-applicatie te bieden. De code voor dit en alles wat we tot nu toe hebben besproken, wordt gedeeld in de volgende tweet! Bekijk dit👇

Bonus! We zullen de AI codex van @CleanlabAI gebruiken, een slimme manier om je antwoorden te valideren en te verbeteren. We hebben hetzelfde gebruikt om de betrouwbaarheidsscore te verkrijgen. Naadloos geïntegreerd met elke agentische of AI-chatapplicatie die je aan het ontwikkelen bent. Bekijk dit👇

Je kunt alle code in deze GitHub-repo vinden: (vergeet niet te sterren 🌟)

Tot slot laat ik je het architectuurdiagram zien van de app die we hebben gebouwd. Ik hoop dat je deze tutorial leuk vond. Blijf op de hoogte voor meer! 🥂

Als je het inzichtelijk vond, deel het dan opnieuw met je netwerk. Vind me → @akshay_pachaar ✔️ Voor meer inzichten en tutorials over LLM's, AI Agents en Machine Learning!