如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的过程被称为“检索增强生成”(RAG)。 AI LLM RAG 大模型 年度模板盘点 作者其他创作 大纲/内容 Knowledge Users 大语言模型 私域数据 Prompt Vector Data...
大语言模型,利用私有数据的架构。包含RAG检索增强生成和Rerank重排。其中数据向量化和Retrieval使用embedding模型实现,Rerank使用rerank模型,可以找开源模型使用。 LLM RAG 检索增强生成 Rerank 大语言模型 作者其他创作 大纲/内容 retrieved document ① 牛奶的销量是多少? 200万 最相似的document Embedding ⑤ ③...
RAG基本流程:知识文档的准备;嵌入模型(Embedding Model);向量数据库;查询检索和生产回答。 RAG AI 大语言模型LLM 机器学习 LangChain 作者其他创作 大纲/内容 LLM 向量数据库 chunks 知识文本 输出回答 记忆库 文本块 用户输入查询 检索召回 嵌入模型 收藏 立即使用 物联网平台架构 收藏 立即使用 数字化...
大模型AI框架RAG执行流程 大模型RAG可以通过将检索模型和生成模型结合在一起,从而提高了生成内容的相关性和质量。通俗一点讲就是大模型LLM如何很好的与外部知识源结合在一起, 使其生成的内容质量更高,缓解大模型LLM生成内容「幻觉」的问题。 AI LLM RAG LangChain 大模型 作者其他创作 大纲/内容 LLM - Embedded Q...
大模型AI框架RAG是一种由微软开发的新型人工智能技术,通过范式对比图的形式,清晰地展示了RAG的主要架构和特点。范式对比图使用不同颜色和形状的节点来表示RAG的不同组件和过程,同时也标注了各组件之间的信息流向和数据流动。通过这张图,人们可以直观地了解RAG的工作原理和主要功能,对于理解大模型AI框架RAG具有重要的参...