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 存在哪些痛点? 三、基于LLM+向量库的文...
1. 加载文档 2. 将文档分割成文本片段 3. 将文本块转化为嵌入向量 4. 计算文本块与问题的相似度 5. 选择使用的LLM 6. 并定义prompt模板 7. 接入向量存储 A. 完整代码 a. 文本爬取程序load_txt.py b. 模型包装器llms.py c. 主程序context_in_demo.py(接入向量存储) d. 主程序context_in_demo.py...
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: 核心设计 讲解Prompt管理系统的核心架构,包括存储结构、版本控制机制等。 classPromptManager:def__init__(self): self.prompts = {} self.versions = {}defregister_prompt(self, name...
此外,向量数据库在提高数据处理的精确度方面也发挥着关键作用。它能确保检索结果的精确性和相关性,从而增强RAG系统生成模型的输出质量。 4.2 RAG 场景对向量数据库的需求 而检索系统对向量数据库的需求可以抽象描述为: 高精度的召回:向量数据库需要能够准确召回与查询语义最相关的文档或信息片段。这要求数据库能够理解...
提取器首先从大型语料库中检索与问题相关的文档或片段,然后生成器根据这些检索到的文档生成答案。 提取器可以基于许多不同的技术,包括: a.基于关键字的检索:使用关键字匹配来查找相关文档 b.向量空间模型:将文档和查询都表示为向量,并通过计算它们之间的相似度来检索相关文档 c.基于深度学习的方法:使用预训练的神经...
prompt="When can I achieve financial freedom?"completion=llm(prompt) 2、Chains Chains 模块在应用程序中负责链接不同的组件,开发人员可以利用 Chains 模块创建链式结构,将提示、模型和其他应用程序组件有机地连接在一起。这种链式结构对于构建需要多个组件协同工作的复杂应用程序至关重要。
本文将以RDS PostgreSQL提供的开源向量索引插件(pgvector)和OpenAI提供的embedding能力为例,展示如何构建专属的ChatBot。 快速体验 阿里云提供云速搭CADT平台模板,该方案模板已预部署了ECS以及RDS PostgreSQL数据库,并且预安装了前置安装包,能够帮助您快速体验专属ChatBot,您可以前往云速搭CADT控制台,参考大模型结合...
查询检索:用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理,然后在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识文本或历史对话记录并返回。 生成回答:将用户提问和检索到的信息结合,构建出一个提示模版,输入到大语言模型中,生成模型根据这些信息生成答案。
应用我们对LangChain和大型语言模型的学习,构建一个问答应用程序,用于我们的文档。用户可以上传各种文件类型,包括PDF、Microsoft Word文档和文本文件。然后它连接到OpenAI模型,一旦文档上传完成,您就可以开始提问了。 依赖安装 代码语言:javascript 复制 pip install chromadb ChromaDB是一个开源向量数据库。向量数据库允许...
轩辕2.0(金融对话模型)论文中所提及的训练语料分布,其中 Financial Pretraining 为金融语料 基于上述原因,我们在进行 SFT 步骤之前,先来看看预训练任务是如何做的。 1.1 Tokenizer Training 在进行预训练之前,我们需要先选择一个预训练的模型基座。 一个较为普遍的问题是:大部分优秀的语言模型都没有进行充分的中文预...