(Retrieval Augmented Generation,RAG)是一种强大的工具,它通过将企业外部知识整合到生成过程中,增强了大语言模型(LLM)的性能。 RAG本质上是通过工程化手段,解决LLM知识更新困难的问题。其核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库(通常使用向量数据库)存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等。通常而言,RAG将知识问...
产品视角看LLM 系列 ChatGPT 系列(主要是2023.5.1以前的文章) 本文内容已经过时,仅出于考古目的保留。 TL;DR 目前知识库问答系统的最大预料外卡点是输入数据质量太差。 (预测)未来3年之内,(第一代的)通用的知识库问答系统大概会变成大厂的赛道,小公司大概会退出或被收购。 (预测)第一代知识库问答系统的策略调优...
第二步,使用相同的问题和检索的上下文构建提示词,分别对不同的 LLM 模型输出的结果进行盲审,评选出最优的LLM 模型。 第三步,使用向量模型召回的 context 和人工筛选出的 context 去利用 LLM 生成回答,并对回答的结果进行验证,定位效果瓶颈。如果人工筛选的 context 结果明显好于向量模型的,则瓶颈在向量召回上,应该...
因此,将LLM与本地知识库相结合,成为了一个值得探索的方向。 一、LLM与本地知识库的互补优势 LLM的强大之处在于其能够处理和理解大规模的自然语言数据,从而生成合理的文本。然而,在处理特定领域或本地化的问题时,LLM可能会遇到挑战。例如,对于某个地区的文化、习俗或专业知识,LLM可能无法准确理解或生成相关内容。这...
一、LLM的定义 LLM是Language Model based on Log-Linear Model的缩写,即基于对数线性模型的语言模型。它是一种用于处理长文本知识库的方法,能够对大量的文本数据进行建模和分析。 二、LLM的原理 LLM基于对数线性模型,通过学习文本数据的统计特征来建模。它将文本数据表示为一个向量空间模型,并利用对数线性模型进行参数...
最近一直想基于RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)和大语言模型(Large Language Model, LLM)技术搭建一套属于自己的个人知识库,以为会涉及到诸多复杂的流程,包括模型调用、界面开发等。今天找到了一点资料,发现特别简单,花了几分钟实现了一下,主要用到了三个软件: ...
1.1 基础层:models、LLMs、index 1.1.1 Models:模型 各种类型的模型和模型集成,比如OpenAI的各个API/GPT-4等等,为各种不同基础模型提供统一接口 比如通过API完成一次问答 1.1.2 LLMS层 这一层主要强调对models层能力的封装以及服务化输出能力,主要有:
最近一直想基于RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)和大预言模型(Large Language Model, LLM)技术搭建一套属于自己的个人知识库,以为会涉及到诸多复杂的流程,包括模型调用、界面开发等。今天找到了一点资料,发现特别简单,花了几分钟实现了一下,主要用到了三个软件: ...
LLM学习(3)——搭建知识库 3.1.1 词向量 词向量(Word embedding),又叫Word嵌入式自然语言处理(NLP)中的一组语言建模和特征学习技术的统称,其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲,它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。
其次是通过Langchain和autoprompt利用本地知识库来改善LLM能力效果不错,对于大多数企业应用来说,只要把本地知识库梳理好,选择合适的矢量化方案,应该都能获得不比PTUNING/FINETUNE差的效果。第三,还是上回说的那个问题,LLM的能力至关重要。必须选择一个能力较强的LLM作为基础模型来使用。任何嵌入式模型都只能局部改善...