LLM:根据文档内容,有三点声明,分别是:一、……;二……;三……。 问题解释及需求分析: 要实现语义级别的分割,而不是简单基于html或者pdf的换行符分割。笔者发现目前的痛点是文档分割不够准确,导致模型有可能只回答了两点,而实际上是因为向量相似度召回的结果是残缺的。 有人可能会问,那完全可以把切割粒度大一点...
向量数据库作为一种专为存储和检索高维向量数据而优化的数据库,在RAG框架中,其作用至关重要。 这种数据库的主要优势在于它能高效地处理和存储大量的向量化数据,它们通常采用了特殊的数据结构和索引策略,来有效组织和检索向量数据,这对于RAG系统的检索组件来说是核心功能。 这些数据库能够处理高维度数据的同时,提供近似...
另一方面,密集检索将查询和文档转换为密集的低维向量表示。 这些向量表示通常使用 BERT、RoBERTa、ELECTRA 等 Transformer 模型或其他类似模型创建,捕获查询和文档的语义,从而可以更细致地理解语言并更准确地检索相关信息。 8.2 生成器 一旦检索器获取了相关文档,生成器(Generator)就开始发挥作用。 生成器通常是 GPT、Bar...
构建技术链路只是起点,若缺乏专业团队对知识库进行持续运营、质量把控及规模扩张,就如同汽车缺乏燃油难以驰骋。知识预处理则包括切片、Embedding等常规操作,以及快手特有的知识下钻能力,该能力能够深入挖掘知识间的关联,由于快手大部分知识都是以云文档的格式存在的,且包括对内、对外两种形式,彼此引用与扩展。通过快手自研...
将文档分割成语义上有意义的块并随后转换为向量空间后,所得嵌入将存储在向量存储中。 矢量存储是独特的搜索数据库,旨在实现矢量搜索并处理存储和矢量管理的某些方面。 本质上,向量存储是一个允许直接查找相似向量的数据库。 RAG 模型的高效执行需要有效的向量存储或索引来容纳转换后的文档块及其关联的 ID。向量存储的...
这些能力在小规模的PLM中是难以观察到的。例如,GPT-3通过上下文学习(ICL)解决了小样本任务,而GPT-2则在这方面表现平平。ChatGPT的出现,更是将LLM的应用推向了一个新的高度,它在对话领域的卓越表现,让人们对通用人工智能(AGI)的实现充满了期待。 LLM与PLM:大小之间的质变...
解决的痛点 该项目是一个可以实现 __完全本地化__推理的知识库增强方案, 重点解决数据安全保护,私域化部署的企业痛点。 本开源方案采用Apache License,可以免费商用,无需付费。 我们支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型,支持开源的本地向量数据库。 支持列表详见Wiki ...
解决的痛点 该项目是一个可以实现 __完全本地化__推理的知识库增强方案, 重点解决数据安全保护,私域化部署的企业痛点。 本开源方案采用Apache License,可以免费商用,无需付费。 我们支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型,支持开源的本地向量数据库。 支持列表详见Wiki ...
通过快手自研的知识下钻技术,将原本看似独立的 200 篇文档扩展至 1000 余篇,极大地丰富了知识库的广度和深度。通过 GraphRAG 本地化实践,融合 LLM 技术与图谱技术,提升了跨 chunk 和跨文档的全局知识问答效果。离线链路还包含多路召回(向量检索、ES 检索、GraphRAG)的强语义知识索引建构,为在线链路的业务效果提供...
导读:大模型技术正以前所未有的速度与各领域融合,为各行各业带来变革,围绕快手B端商业化的业务场景,本文详细阐述了构建基于LLM的Agent技术平台的策略、挑战及解决方案,为您带来宝贵的见解与启示。 一、大模型应用建设背景 快手商业化业务中台,作为核心支撑,全面赋能内部的一线销售、运营团队,以及外部的代理商和服务商...