写在前面检索增强能够有效缓解大模型存在幻觉和知识时效性不足的问题,RAG通常包括文本切分、向量化入库、检索召回和答案生成等基本步骤。近期组里正在探索如何对RAG完整链路进行评估,辅助阶段性优化工作。上周先对评估综述进行了初步...
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LLM [论文阅读] |RAG评估
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RAG GPTs 基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库
有时候,我难免不由地感慨,真实的人类世界,本就是一个巨大的娱乐圈,即使是在英雄辈出的 IT 行业。数日前,Google 正式对外发布了 Gemini 1.5 Pro,一个建立在 Transformer 和 MoE 架构上的多...
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人工智能 检索增强生成 大模型 算法 深度学习 【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人
什么是RAGLLM会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Gen...
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千帆 langchain 基于大模型和向量数据库的 RAG 示例
1 RAG 介绍RAG 是一种先进的自然语言处理方法,它结合了信息检索和文本生成技术,用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。2 RAG 的工作流程文档加载(Document Loading)从...
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大语言模型 LLMs之Vanna:Vanna(利用自然语言查询数据库的SQL工具+底层基于RAG)的简介、安装、使用方法之详细攻略
LLMs之Vanna:Vanna(利用自然语言查询数据库的SQL工具+底层基于RAG 的简介、安装、使用方法之详细攻略目录Vanna的简介1、用户界面3、为什么选择Vanna?4、扩展VannaVanna的安装和使用方法1、...
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python LLM 使用 LlamaIndex 部署本地 Mistral-7b 大模型实现 RAG
原理LlamaIndex的文档链接:Using LLMs - LlamaIndex 蓮 0.9.33LlamaIndex 的一般使用模式如下:加载文档(手动或通过数据加载器 将文档解析为节点构建索引(来自节点或文档 (可选,...
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人工智能 图数据库 向量检索 检索系统 NebulaGraph7 种查询(关键词、向量、混合检索),Graph RAG 探索知识图谱
NebulaGraph7 种查询(关键词、向量、混合检索),Graph RAG 探索知识图谱1.架构思路如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph,可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 Nebul...
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人工智能 自然语言处理 NLP 检索系统 大型语言模型与知识图谱的完美结合:从LLMs到RAG,探索知识图谱构建的全新篇章
最近,使用大型语言模型(LLMs)和知识图谱(KG)开发 RAG(Retrieval Augmented Generation)流程引起了很大的关注。在这篇文章中,我将使用 LlamaIndex 和 NebulaGraph...
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大模型 Prompt 通义千问 Milvus HuggingFists-低代码玩转LLM RAG-准备篇
之前写了几篇关于如何使用HuggingFists系统搭建LLM RAG应用的文章。对于使用者来说,HuggingFists现在能带来两大点帮助。一是能够以低代码的方式快速处理客户的各类存量文档,如Word、V...
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人工智能 大语言模型 AI大模型低成本快速定制秘诀:RAG和向量数据库
文章目录 1. 前言2. RAG和向量数据库3. 论坛日程4. 购票方式 1. 前言 当今人工智能领域,最受关注的毋庸置疑是大模型。然而,高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。 ...
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