为在本地运行的大语言模型集成外部知识库是一项复杂而具有挑战性的任务。通过构建丰富的外部知识库、选择合适的集成方法以及优化模型性能等措施,我们可以有效地提升模型的理解能力和回答准确性。未来随着技术的不断发展,我们将能够构建更加智能、高效的大语言模型,为人类社会带来更多的便利和价值。 在实际应用中,选择合适...
首先,使用通用文本数据预训练模型;然后,针对特定领域的知识库,设计辅助任务(如问答、实体链接)进行微调,使模型学会从知识库中提取和利用信息。 实施步骤 步骤一:知识库选择与预处理 根据任务需求选择合适的知识库,如百科全书(如维基百科)用于通用知识,医学数据库(如PubMed)用于专业领域。对知识库进行预处理,包括数据...
本文将详细介绍如何在本地运行的大语言模型中集成外部知识库,从而增强其知识理解和生成能力。 一、背景与动机 大型语言模型如GPT系列、BERT系列等,通过大规模语料库的训练,已经具备了一定的语言理解和生成能力。然而,这些模型的知识主要来源于训练数据,对于特定领域或最新信息的知识掌握有限。因此,引入外部知识库成为提升...
通过构建外部知识库并将其集成到本地运行的大语言模型中,我们可以显著提升模型的回答质量和信息准确性。这需要我们明确知识库的内容范围、进行数据预处理和存储、设计合适的集成方法以及进行持续的优化和迭代。同时,引入专业的工具和平台也可以帮助我们更高效地管理知识和优化模型。在未来,随着技术的不断发展,我们有理由...
这一点非常有用,我们可以给模型提供各种各样的知识库,让模型扮演各种各样的角色。 LangChain是开发大语言模型应用的一个框架,内置了很多有用的方法,比如:文本读取、分词、嵌入等。利用它内置的这些功能,我们可以轻松构建出一个RAG的应用。 这次的文章就到这里了,下回我们将继续介绍更多本地LLM的实用场景。 本文...
大模型产业应用开发全流程实战 挑战一:数据源加载与处理 → 不同的加载器,Markdown,PDF,Text2SQL 挑战二:数据切分难 :chunk size 如何选择 挑战三:检索效果不好 挑战四:检索结果过多或过长 挑战五:可解释性与鲁棒性 挑战六:复杂 query 的处理 挑战七:自动化的问题 ...
调用知识库的逻辑是先通过索引向量找到知识库中符合问题的部分，然后作为先验知识传递给大模型；第三方工具...
让大模型“学习”到我们的私有知识并且应用,通常有三个方法: Prompt engineering 提示词工程 Knowledge base embeddings 外部知识库嵌入 Fine-tuning 微调 #chatgpt #每天学习一点 - 笨蛋李大河于20230902发布在抖音,已经收获了6734个喜欢,来抖音,记录美好生活!
bili_45114144262创建的收藏夹默认收藏夹内容:让大模型“学习”我们的私有知识并应用,通常有三个方法:提示工程,外部知识库嵌入,微调,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
RAG研究23年12月综述 | 大型语言模型(LLMs)展示了强大的能力,但在实际应用中仍面临挑战,比如幻觉、知识更新缓慢以及回答缺乏透明度。检索增强生成(RAG)是指在使用LLMs回答问题之前,从外部知识库中检索相关信息。RAG已被证明能显著提高回答准确性,减少模型幻觉,尤其是对于知识密集型任务。通过引用来源,用户可以验证回答...