RAG理论来自于2020年Facebook的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成,原文:https://arxiv.org/abs/2005.11401)。RAG的核心思想是在大模型生成回答之前,先从一个知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成准确的回答。 一般来说R...
LangChain是一个能够利用大语言模型(LLM,Large Language Model)能力进行快速应用开发的框架: 高度抽象的组件,可以像搭积木一样,使用LangChain的组件来实现我们的应用 集成外部数据到LLM中,比如API接口数据、文件、外部应用等; 提供了许多可自定义的LLM高级能力,比如Agent、RAG等等; LangChain框架主要由以下六个部分组成...
RAG通过接入实时数据、本地知识库等外部资源,极大地丰富了LLM(大语言模型)的知识库,使其在处理复杂查询和生成任务时更加游刃有余。 文心一言的插件服务便是RAG技术应用的典范,它成功地将实时、私有化的知识融入LLM,为用户提供了更加精准、个性化的智能服务。RAG技术的引入,不仅提升了AI模型的性能,更拓宽了其应用领域...
5 向量数据库的查询与大语言模型 之后如果大语言模型想参考特定的文档,使用 RAG(检索增强生成)的方法来查询后根据文档内容回复,可以先从向量数据库中找到相似段落, importchromadbfromFlagEmbeddingimportBGEM3FlagModeldefquery_doc(question,collection_name,n=5):persist_directory='docs/chroma/'client=chromadb.Persi...
除了RAG方案,澜码还在探索增强式数据分析(Augmented Business Intelligence)的应用实践。 我们对ABI的探索经历了三个阶段:Text to SQL,Text to Metrics,Text to Object。 第一阶段运用大模型的自然语言能力直接生成SQL,但准确率较低,无法满足复杂化、多样化的需求; ...
我们不妨,先通过对比 LLM、RAG 的用途,来更好地理解 AI Agent。 1、LLM LLM(大语言模型)是基于海量文本数据训练的深度学习模型,能够生成自然语言文本、深入理解文本含义,并处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。简单理解是语言的逻辑推理,如我们常见的Chat GPT、文心一言、通义千问等 ...
大语言模型的RAG和Multi-agent的llmops平台 最近一直想部署一个基于自己论文数据(rag)相关的金融chatbots,甚至集成数据分析、时序预测的multi-agent。 以前一直关注langchain怎么开发微调(或RAG)部署LLMs...
借助Amazon Bedrock的全面功能,可以轻松尝试各种热门FM,使用微调和检索增强生成(RAG)等技术利用您的数据对其进行私人定制,并创建可执行复杂业务任务(从预订旅行和处理保险索赔到制作广告活动和管理库存)的托管代理,所有这些都无需编写任何代码。由于Amazon Bedrock是无服务器的,因此无需管理任何基础设施,并且可以使用已经...
以上就是整个文章的内容了,可以看到在这个过程中我们主要做的工作就是通过系统提示词诱导模型输出回调函数json,解析json获取参数,调用本地的函数后再次回调给模型,这个过程其实有点类似的RAG,只不过RAG是通过用户的提示词直接进行近似度搜索获取到近似度相关的文本组合到系统提示词,而函数调用给了模型更大的自由度,可以...
AgentOS RAG 篇:探索RAG三种范式的优势与应用 本视频深入探讨了三种检索增强生成(RAG)范式:简单 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。将详细介绍每种范式的组成和特点,并分析其如何通过增加模块的灵活性和改善检索结果的准确性 - zidea于20240601发布在抖音,已经收获了9803个