基于LLM+向量库的文档对话 经验面 一、基于LLM+向量库的文档对话 基础面 1.1 为什么 大模型 需要 外挂(向量)知识库? 1.2. 基于LLM+向量库的文档对话 思路是怎么样? 1.3. 基于LLM+向量库的文档对话 核心技术是什么? 1.4. 基于LLM+向量库的文档对话 prompt 模板 如何构建? 二、基于LLM+向量库的文档对话 存在...
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...
梵星闪烁打戏滑铁卢花絮白烁在空中险些被连带掀翻,皓月殿主的营救惨遭滑铁卢,现场表演“威亚倒立”,天火围观爆笑不停,简直是我本人#敖瑞鹏 #白鹿 #白月梵星 #白月梵星花絮 2.7万白月梵星💫 她现在在高铁上 短时间内发现不了 我斗胆发出来 让大家看看 ...
步骤1:将文本形式的业务数据导入文本向量化模型中,得到向量形式的业务数据 步骤2:将向量形式的业务数据导入到OpenSearch向量检索版中,构建向量索引 1.2. 搜索问答在线服务 实现搜索功能后,结合Top N搜索结果,基于LLM问答模型返回搜索问答结果 步骤1:将终端用户输入的query输入文本向量化模型,得到...
流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答,对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出,由于通用大模型的知识来源于公共知识,缺少对垂直领域的训练,因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。 基于向量数据库+大模型的智能知识问题可以打破传统搜索困境,实时、快速、准确提供知识答疑,信息获取更加轻松高效。向量数...
vectorstore_cls: Type[VectorStore] = Chroma # 默认使用Chroma作为向量存储类 一个简化的向量存储可以看作是一个大型的表格或数据库,其中每行代表一个项目(如文档、图像、句子等),而每个项目则有一个与之关联的高维向量。向量的维度可以从几十到几千,取决于所使用的嵌入模型 例如: Item IDVector (in a hi...
LLM应用的架构设计需要考虑其特殊性,本章将从Prompt管理、对话历史、向量数据库等核心组件入手,详细探讨架构设计的关键点。 2.1 Prompt管理与版本控制 Prompt是LLM应用的核心资产,需要像管理代码一样进行规范化管理。 有效的Prompt管理是系统稳定性的基础:
预训练数据集包含7800亿个token,来源包括社交媒体对话、过滤后的网页、书籍、Github、多语言维基百科和新闻。 LLaMA: 是Meta AI提出的一种大型语言模型系列,具有不同的大小变体,从6亿参数到65亿参数不等。 训练数据来源多样,包括CommonCrawl、C4、Github、Wikipedia、书籍、ArXiv和StackExchange。
预训练数据集包含7800亿个token,来源包括社交媒体对话、过滤后的网页、书籍、Github、多语言维基百科和新闻。 LLaMA: 是Meta AI提出的一种大型语言模型系列,具有不同的大小变体,从6亿参数到65亿参数不等。 训练数据来源多样,包括CommonCrawl、C4、Github、Wikipedia、书籍、ArXiv和StackExchange。
如图4 所示,工作流程从用户上传 RFP 文件和补充文档开始,其中可能包括产品详细信息、公司信息等。 这些文档的格式各不相同,从 PDF 和 Excel 工作表到 Word 文档、纯文本文件等。 第2 步:预览 RFP 并提出查询 上传后,用户可以预览 RFP 并提出与内容相关的查询。 问题的范围可以从寻求 RFP 的摘要到更细致的询问...