本文介绍了一个融合RAG(Retrieval-Augmented Generation)思路的KBQA(Knowledge-Based Question Answering)系统的核心算法及实现步骤。KBQA系统的目标是通过自然语言处理技术,从知识图谱中提取和生成精确的答案。系统的实现包括多个关键步骤:mention识别、实体链接及排序、属性选择及排序、文本拼接以及最终的Text2SQL生成。通过这...
在利用底座模型对Text2SQL任务进行SFT微调时，我们包含COT的示例样本是不多的，其主要原因是数据标注太耗...
Vanna:首个可视化实时训练Text 2 SQL的开源项目,采用了RAG的方式训练模型,实现自然语言生成sql语句与数据库类的结构化数据交互 607 -- 20:12 App 企业大模型部署实践和案例 (下) 2267 -- 9:36 App Long-writer:清华发布输出万字的长文本模型,可释放长上下文大模型的10,000+字生成能力,支持定制文本长度、风格...
当检索质量不好时,LLM 最终生成的结果也可能很差,比如有用户使用 GPT + RAG 的方式生成内容,并且告知模型只能根据用户提供的内容输出,然后用户认为模型输出的结果可能是包含了幻觉,但最终查看提供的内容时发现检索结果中确实有相关内容。 因此,在 RAG 阶段评估时,不仅要评估 LLM 生成的性能,也要评估 RAG 检索的性...
大模型落地应用过程中,一般形式还是问答形式,无论是人机对话还是机机对话,都是靠问答来解决一系列问题。无论是要求大模型给出具体的专业化知识,还是要求大模型进行某项作业的开展,都是以问题(指令其实也是一种特殊的问题)的形式进行。所以在RAG中,如何将问题转化为大模型能够理解的问题,转化为各种知识库可以查询的...
在此基础上,检索增强生成(RAG)技术利用这种能力结合特定的知识库来生成更为准确和相关的输出。智能体(Agent)则在更高层次上使用LLM和RAG,结合自身的感知和决策能力,在各种环境中执行具体的任务。 因此,可以理解为LLM是基础,RAG是在LLM基础上的进一步应用,而智能体则是综合运用LLM和RAG以及其他技术,在更复杂环境中...
3. 精心设计你的上下文信息 02.检索增强生成(RAG) 1. RAG输出质量取决于检索文档的质量,而文档的质量又可以从几个因素考虑 2. 不要忘记关键词搜索:将其用于基准和混合搜索 3. 对于新知识首选RAG,而不是微调 4. 长上下文窗口不会让RAG失去作用 03.调整和优化工作流程 1. 逐步、多回合的流程可以提升效果 ...
上图就是一个用 Prompt 工程来实现 Text2SQL,事先先把表的 schema 告诉大模型,再提问,再拼成 SQL…按照这种方式给出多个示例之后,大模型生成的 SQL 语句效果会非常好。还有一种就是上面提到的微调,将 schema 和 question 组合成样本对,让大模型去学习,这时候得到的效果会更好。具体可以看下 SQL-PaLM 这篇论...
LLM之RAG:《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读
在设计大模型(LLM)工作流程图中的每一个节点,或者说LLM专用架构时,我会遵循LLM三角原则来决定何时添加分支、何时进行分割,或者通过使用prompt来加强基础,从而更好地利用每一次机会。 例如,若要采用自下而上的方法实现“本地语言 SQL 查询”,我们会从一个基本的步骤开始:将数据库的结构(schema)发送给大模型(LLM)...