JK
>LADDAR // LADDAR
INITIERAR VY
Slutförtfastapipythonfaissmistral-7btogether-aisentence-transformers
Lexi RAG — Dokument-AI-assistent
Intelligent dokumentationsassistent som kombinerar vektordatabaser och LLM-modeller för precisa svar.
Problem och lösning
Traditionell nyckelordssökning misslyckas med att förstå sammanhang i omfattande tekniska specifikationer.
Funktioner
- Segmentering (chunking) och vektoriseringspipeline för PDF och Markdown
- Vektorlikhetssökning med hybridrankning
- Kontextberikad svarsgenerering
- Källhänvisningar för att minimera hallucinationer
Arkitektur
Kärnkomponenter i systemet
- Retriever-modul med FAISS-vektorsökning
- Generator-modul med Together API och Mistral-7B
- Dokumentladdare och chunker
Applikationslager
- FastAPI HTTP API
- Strukturerad svarsformatering
- Spårning av chunkmetadata (filnamn, källa)
Projektstruktur
app
generator.py
main.py
retriever.py
utils.py
data
index
Viktiga utmaningar
- Building accurate RAG pipeline for legal reasoning
- Maintaining citation relevance and traceability
- Managing embedding & token efficiency
Viktiga lärdomar
- RAG requires deep coordination between retrieval and prompt engineering
- Chunking strategy dramatically affects accuracy
- Metadata is crucial for real-world citation traceability