MasihMoafi/May-2-2025
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Update note.md

Browse Source
This commit is contained in:
MasihMoafi 2025-05-02 10:57:18 +00:00
parent fe220a9e4f
commit bdaceb3a74
1 changed files with 12 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

12
note.md
View File

@ -69,3 +69,15 @@ rag.load_pdf("path/to/your/document.pdf")
سیستم به صورت خودکار اسناد پردازش‌شده و نتایج وب را ذخیره و در اجراهای بعدی مجدداً بارگذاری می‌کند تا از پردازش تکراری جلوگیری شود. سیستم به صورت خودکار اسناد پردازش‌شده و نتایج وب را ذخیره و در اجراهای بعدی مجدداً بارگذاری می‌کند تا از پردازش تکراری جلوگیری شود.
این سیستم تنها وظیفه بازیابی متن مرتبط را بر عهده دارد و برای تولید پاسخ نهایی نیازی به فراخوانی مستقیم یک مدل زبانی بزرگ (LLM) توسط کاربر ندارد (هرچند خروجی آن می‌تواند به عنوان ورودی به LLM داده شود). این سیستم تنها وظیفه بازیابی متن مرتبط را بر عهده دارد و برای تولید پاسخ نهایی نیازی به فراخوانی مستقیم یک مدل زبانی بزرگ (LLM) توسط کاربر ندارد (هرچند خروجی آن می‌تواند به عنوان ورودی به LLM داده شود).
برای استفاده از این سیستم در پروژه‌های دیگر، کافی است فایل پایتون مربوطه را وارد (import) کرده و تابع get_context را فراخوانی نمایید. برای استفاده از این سیستم در پروژه‌های دیگر، کافی است فایل پایتون مربوطه را وارد (import) کرده و تابع get_context را فراخوانی نمایید.
## **نکات مهم**
* برای افزودن اسناد PDF جدید به سیستم، از تابع `load_pdf` استفاده کنید:
```python
rag = ModularRAG()
rag.load_pdf("path/to/your/document.pdf")
```
* سیستم به صورت خودکار اسناد پردازش‌شده و نتایج وب را ذخیره و در اجراهای بعدی مجدداً بارگذاری می‌کند تا از پردازش تکراری جلوگیری شود.
* این سیستم تنها وظیفه **بازیابی متن مرتبط** را بر عهده دارد و برای تولید پاسخ نهایی نیازی به فراخوانی مستقیم یک مدل زبانی بزرگ (LLM) توسط کاربر ندارد (هرچند خروجی آن می‌تواند به عنوان ورودی به LLM داده شود).
* برای استفاده از این سیستم در پروژه‌های دیگر، کافی است فایل پایتون مربوطه را وارد (import) کرده و تابع `get_context` را فراخوانی نمایید.