RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。 知识更新问题 最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而,当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时,例如最新知识、
RAG(中文为检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。 例如,向 LLM 提问一个问题(qustion),RAG 从各种数据源检索相关的信息,并将检索到的信息和问题(answer)注入到 LLM 提示中,LLM 最后给出答案。 许多产品基于 RAG 构建,从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答服务到使用私有数据的应用程序。 早在2019年,Faiss 就...
检索增强生成是人工智能中的一种先进技术,它通过将外部知识源整合到大型语言模型 (LLM) 的生成过程中来提高其能力。 与仅基于预先训练的知识生成响应的传统 LLM 不同,RAG 从外部数据库或文档中检索相关信息,并使用这些信息生成更准确、更符合上下文的响应。 这种方法可确保输出基于最新、最权威的数据,对于需要最新信...
了解如何使用 Cohere、Databutton、LangChain 和 Deep Lake 构建基于检索增强生成的聊天机器人。 什么是检索增强生成(RAG)? 检索增强生成(RAG)是人工智能中的一项先进技术,可连接信息检索和文本生成。它旨在通过从外部来源提取相关信息并将其输入大型语言模型以生成文本来处理复杂的知识密集型任务。当 RAG 收到输入时,...
检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）通过海量数据进行训练，利用数十亿个参数执行诸如回答问题、语言翻译和生成句子等任务。在已经具备强大功能的LLM基础上，RAG通过扩展其能力，使其能够访问特定领域或企业的内部知识库，...
使用 LangChain 实现检索增强生成 下面将介绍如何通过 Python 实现 RAG 工作流程，这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包：langchain，编排openai，嵌入模型和 LLMweaviate-client，向量数据库 #!pip install ...
AI 的“法庭书记员”就是一个被称为检索增强生成(RAG)的过程。 名称的由来 这个名称来自 2020 年的一篇论文,论文的第一作者 Patrick Lewis 对 RAG 这个“不讨喜”的缩写词表示了歉意,如今,这个词被用来描述在数百篇论文和数十种商业服务中不断发展壮大的某种方法,而在他看来,这些都代表着生成式 AI 的未来。
正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation,RAG)应时而生,成为当前AI技术应用的重要趋势。充分运用RAG技术,可将图书馆丰富的文献数据资源与大语言模型强大的AI处理能力相结合,全面提升读者在图书馆资源搜索、资源阅读等场景的体验,从...
2 - 基础检索增强生成(RAG)技术 基础RAG流程图 基础RAG流程简单来说如下:将文本分割成块,然后使用编码模型将这些块嵌入到向量中,将所有这些向量放入索引中,最后为LLM创建一个提示,告诉模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文来回答用户的查询。 在运行时,我们使用相同的编码器模型对用户的查询进行矢量化,然后针对索引...
在LLM的实际应用场景中,经常会需要用到特定领域用户的数据,但这些数据不属于模型训练集的一部分,要实现这一需求,最好的方法是通过检索增强生成(RAG)。在用户提问时,先检索特定的外部数据,把检索结果作为上下文传递给LLM,以便大模型返回更精准的结果。今天我们就带大家了解下在LangChain里RAG的使用,结合智谱AI GLM4...