隨著 LLaMA3 的發布，人們對能夠在本地可靠運行（例如，在筆記型電腦上）的代理產生了濃厚的興趣。在這裡，我們展示如何使用 LangGraph 和 LLaMA3-8b 從頭開始建立可靠的本地代理。我們將 3 篇高級 RAG 論文（Adaptive RAG、Corritive RAG 和 Self-RAG）的想法結合到一個控制流程中。我們在本地使用本地向量儲存 c/o @nomic_ai 和 @trychroma、用於網路搜尋的 @tavilyai 以及透過 @ollama 運行 LLaMA3-8b。
(英)rag/langgraph_rag_agent_llama3_local.ipynb
Build resilient language agents as graphs. Contribute to langchain-ai/langgraph development by creating an account on GitHub.
Reliable, fully local RAG agents with LLaMA3
