RAG(Retrieval Augmented Generation,增强式信息检索生成)知识库是基于文本向量化和大语言模型的自然语言处理应用,其目的是克服自然语言模型上下文限制,从海量信息中找到和用户提问最相关的答案,并用大语言模型进行信息的整理,输出准确、高信息量的回答。 相比于传统的搜索技术,...
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检索增强生成(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…
而RAG是解决上述问题的一套有效方案。 二、RAG架构 RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,用合并的Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。 RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,合...
这两个问题在RAG向量库存储时也是比较常见的问题:分割、打标签就能解决。 构建知识图谱主要有这么几个流程: 1、创建原文件节点 主要用于文档溯源其属性包括文件名称等; 2、分割文档并创建分割文档后块节点、创建chunk以及块与源文档的关系 文档分割主要用于解决文件过大问题,主要参数有:chunk_size、 chunk_overlap控制...
本地大模型+知识库RAG原理 RAG是一种通过整合外部知识库来增强大模型生成结果的模式。RAG工作流程包括三个关键阶段: 数据准备阶段:语料库(私域数据)被划分为离散块,然后使用本地大模型的编码器模型构建向量索引。 数据检索阶段:RAG使用算法从知识库中找到与输入查询相关的文档或段落。这些检索到的信息将作为提示词Prom...
搭建一个知识库,会涉及到另外两个关键: Embedding Model,嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。 Vector Store,向量数据库,专门用来高效处理大规模向量数据。 上图中就是默认的嵌入模型以及向量数据库,我们先使用默认的。
AGI作为AI发展的终极愿景，旨在实现智能系统像人类一样理解和处理复杂情况与任务的能力。在此过程中，AI大模型、Prompt Engineering、Agent智能体、知识库、向量数据库、RAG及知识图谱等技术至关重要。这些技术元素相互协作，推动AI技术持续发展，为实现AGI目标奠定坚实基础。与目前常见的“窄人工智能”（ANI，Artificial ...
简单的说RAG就是给大语言模型外挂一个“实时可更新的知识库”,是一种使用外部数据来提高LLM的准确性和可靠性的技术 要实现RAG的过程,一共可分为三步: 第一步:准备数据 我们需要准备好知识库中所需要的文档数据,并且将这些数据上传至知识库中 此时,上传的数据会由「嵌入模型-Embedding Model」进行向量化的处理,这...
1. 上传文件到知识库 在RAGFlow系统中，轻点"上传"按钮，如同打开一扇通往知识宝库的大门，从本地选取您想要珍藏的文件。系统如同一位博学的图书管理员，能够识别多种常见文档格式（如PDF、DOCX等）和文本文件。但请注意，就像不同的书籍需要特定的阅读方式，某些特殊格式可能需要额外支持，请确保您选择的文件能被...