以下是 OpenAI 在官方公告中关于 Retrieval 检索工具的重要说明:“此工具主要是利用我们模型之外的知识以增强助手,例如专有领域数据、产品信息或用户提供的文档。也就是说,您不再需要计算和存储文档嵌入、也无需实现分场和搜索算法。Assistants API 将根据我们在 ChatGPT 中构建知识检索的经验,对所用检索技术进行优化。
像CLIP、OpenCLIP和MetaCLIP这样的模型被训练来找到图像及其字幕的常见表示,因此狗的图像的嵌入向量将与文本提示“a photo of a dog(狗的照片)”的嵌入向量非常相似。 这意味着,明智的做法是(即“允许”我们)从数据集中图像的CLIP嵌入中创建一个向量索引,然后对该向量数据库运行向量搜索查询,其中查询向量是文本提示...
这里我们将基于Yuan2.0大模型、Milvus向量数据库、LlamaIndex大模型应用框架,与大家一起完成RAG系统的搭建。 本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。 RAG系统架构 RAG(检索增强生成)就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理...
为应对这一问题,检索增强生成(RAG)技术逐渐浮出水面。该技术的核心在于在AI生成内容之前,先进行相关信息的检索。这一过程通过向量数据库的支持实现,将文档、图像等数据转化为向量,方便AI根据相似度搜索与用户查询相关的真实信息,极大地减少了幻觉的可能性。 向量数据库的功能与优势 向量数据库和传统数据库的最大区别...
这是一个完整的系列教程,展示了一个Java程序员如何通过ChatGPT+向量数据库快速搭建起一个自己私有的问答知识库,也就是检索增强生成模型RAG。 依据文章教程,读者可以快速构建起自己的AI机器人,文章会尽量描述每一步细节,并提供最终的可执行源码链接。 本教程共分3篇文章,这是其中第2篇,本篇内容主要教大家准备环境,...
Yuan2.0大模型作为浪潮信息发布的最新基础模型，其RAG系统构建基于Milvus向量数据库和Llama-index框架。通过Februa模型的实例，我们可以以较小规模模型实现卓越效果。RAG的核心在于结合检索和生成，通过向量数据库高效存储和查询知识，再通过大模型与Prompt技术整合这些信息，生成准确的回答。RAG系统的架构包括三...
实现RAG应用并非易事,不仅需要向量数据库,还需要对业务场景有深入理解、进行大量数据处理和算法优化,同时用户行为的理解和反馈也是实现理想效果的关键。对此,腾讯云ES提供了完整的解决方案。 1.一站式解决方案 腾讯云ES提供了从模型上传、向量生成、向量存储、向量检索、LLM大模型对接的一站式解决方案,超越传统单点解决...
作者: 今晚的量子位公众号专门介绍了检索增强生成(RAG)和向量数据库。 $开普云(SH688228)$都是最契合的标的。 $英伟达(NVDA)$$高新发展(SZ000628)$
首席架构师带你搞定向量数据库系列 (6) 首席架构师带你搞定向量数据库系列 (6) #向量数据库 #RAG #知识库 #大模型 #AI 你将学到: 1、检索增强生成的真正意义 @玄姐谈AGI - 玄姐谈AGI于20240716发布在抖音,已经收获了13.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
LLM Applications:从零搭建基于RAG(检索增强生成)的LLM应用。包括建立向量数据库(加载、分块、嵌入、索引)、检索、生成的全过程,并且提供了方法来缩小开源LLM和闭源LLM的差距。Github:链接 内容涵盖💻 从头开始开发基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序。🚀 在我们的应用程序中扩展主要组件(加载、块、嵌入、索引、服...