Alguns índices populares da RNA são hash localmente sensíveis (LSH), pequenos mundos de navegação hierárquica (HNSW) ou índice de arquivo invertido (fertilização in vitro).Usaremos o Langchain para carregar o documento e dividi -lo em pedaços, e o FAISS (Facebook AI similaridade Pesquisa) como um banco de dados vetorial.Essa abordagem, chamada de vizinhos aproximados mais próximos (Ann), melhora a velocidade, mas sacrifica a qualidade dos resultados.A solução: armazene o contexto em um banco de dados vetorial e encontre o contexto relevante com uma consulta de pesquisa de similaridade.Para este exemplo, baixei toda a documentação Numpy (com mais de 2000 páginas) como um PDF deste URL: https://numpy.org/doc/1.23/numpy-ref.pdf.
