RAG တွင်, user query နှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်သော documents များကို vector store မှ Retriever ဖြင့် ရှာဖွေသည်။ ထို့နောက် ထို documents များနှင့် မူရင်း query ကို LLM သို့ပို့ပြီး အဖြေကို generate လုပ်စေသည်။
python
# Create a retriever from the vector store
retriever = vectorstore.as_retriever()
# Create a chain that combines the retrieved documents and the question
# and sends it to the LLM.
# (This requires a more complex chain setup)
response = qa_chain.invoke({"query": "What is the main topic of the document?"})You should see
(LLM သည် သင်ပေးထားသော document ထဲမှ information ကို အခြေခံ၍ အဖြေကို ပြန်ပေးမည်)