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...
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...
将企业知识库文档和实时信息通过向量特征提取然后存储到向量数据库,结合LLM大语言模型可以让Chatbot(聊天机器人)的回答更具专业性和时效性,构建企业专属Chatbot。 向量数据库+大模型知识问答方案整体分为两个部分: 首先是将业务数据进行向量化预处理进行知识库的构架与更新; 其次是在线搜索服务进行检索及内容生成; 业务...
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...
提示工程在对话系统、问答、文档交互中的应用 （5）Function Calling与API对接 Function Calling的原理与实现 用GPT模型生成函数参数的方法 与外部服务如高德地图的API对接 （6）Embedding与向量数据库 Embedding的概念与在大模型中的应用 向量数据库的设计与应用 相似度计算与语义搜索技术 （7）LangChain与Agents开发 ...