讓我們使用 Qwen3-Coder 建立一個 "與你的代碼聊天" 的 RAG 應用程式：

在我們開始之前，先看看我們即將創建的內容！ 技術棧： - @Llama_Index 用於編排 - @Milvusio 自我託管一個 vectorDB - @CleanlabAI codex 用於驗證回應 - @OpenRouterAI 訪問 @Alibaba_Qwen 3 Coder。 讓我們開始吧！🚀

下方呈現的架構圖示說明了一些關鍵組件及其相互之間的互動！ 接下來將提供每個組件的詳細描述和代碼：

1️⃣ & 2️⃣ : 正在加載知識庫 知識庫是一個相關且最新的信息集合，作為 RAG 的基礎。在我們的情況下，它是一個 GitHub 倉庫！ 以下是我們如何使用 @Llama_Index 的層次代碼解析器來分塊和解析我們的代碼庫：

3️⃣ 嵌入模型 嵌入是以數字形式對文本的有意義表示。 嵌入模型負責為文檔片段和用戶查詢創建嵌入。 以下是我們如何加載嵌入模型的方式：

4️⃣ 索引與儲存 由嵌入模型創建的嵌入被儲存在一個向量存儲中，通過對我們的數據創建索引來提供快速檢索和相似性搜索。 我們將使用自托管的 @Milvusio 向量數據庫：

5️⃣ 創建提示模板 自定義提示模板用於精煉 LLM 的回應並包含上下文：

6️⃣ 設定查詢引擎 查詢引擎接收查詢字串，利用它來獲取相關的上下文，並使用提示模板將它們結合在一起，然後發送給生成最終回應的 LLM！ 這裡使用的 LLM 是最新的 Qwen3-Coder！

7️⃣ 聊天介面 我們使用 Streamlit 創建一個用於我們的 RAG 應用程序的聊天介面。 這段代碼以及我們到目前為止討論的所有內容將在下一條推文中分享！ 查看這個👇

獎金！ 我們將使用 @CleanlabAI 的 AI 編碼，這是一種智能方式來驗證和改善您的回應。 我們已經使用相同的方法來獲取可信度分數。 無縫整合到您正在開發的任何代理或 AI 聊天應用程序中。 查看這個👇

您可以在這個 GitHub 倉庫中找到所有代碼： （別忘了給個星星 🌟）

最後，我將與您分享我們所建構的應用程式的架構圖。 希望您喜歡這個教程。敬請期待更多內容！ 🥂

如果您覺得它很有見地，請與您的網路重新分享。 找到我 → @akshay_pachaar ✔️ 有關 LLM、AI 代理和機器學習的更多見解和教程！