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，然后针对索引执行该查询向量的搜索，找到前k个结果，从数据...
2 - 基础检索增强生成(RAG)技术 基础RAG流程图。图源:旺知识 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...
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...
高级检索增强生成技术(RAG)全面指南:原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望 - ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能(GenAI)在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而,生成模型也不能避免其固有的局限性,包括产生幻觉的倾向,在数学能力
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,然后针对索引执行该查询向量的搜索,找到前k个结果,从数据库中...
简而言之,纯粹的RAG案例如下所示:将文本分割成块,然后使用一些 Transformer Encoder 模型将这些块嵌入到向量中,将所有这些向量放入索引中,最后创建一个 LLM 提示,告诉模型回答给定我们在搜索步骤中找到的上下文的用户查询。 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,然后针对索引执行该查询向量的搜索,...
本文将全面介绍高级检索增强生成技术的原理、应用以及未来发展方向,以帮助读者深入了解该领域的最新研究进展。 1. 高级检索增强技术的概述 高级检索增强技术是一种基于自然语言处理和机器学习的技术,旨在提高信息检索的准确性和个性化程度。通过分析用户的查询意图和上下文信息,系统能够更好地理解用户需求,并提供更有针对性...
高级检索增强生成技术(RAG)全面指南:原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望 - 知乎 (zhihu.com) 全网都在说的AIGC是什么? (qq.com) 阿里云通义千问 浅试通义千问大模型API调用 - 知乎 (zhihu.com)
高级检索增强生成技术全面指南 在信息检索领域中,高级检索增强生成技术是一种重要的技术手段,它可以帮助用户更准确、高效地获取所需的信息。本文将从定义、原理、应用案例和发展趋势等方面,全面介绍高级检索增强生成技术,希望能给读者带来全面的了解和指导。 一、定义 高级检索增强生成技术,简称为高级检索技术,是指利用现...
简而言之,纯粹的RAG案例如下所示:将文本分割成块,然后使用一些 Transformer Encoder 模型将这些块嵌入到向量中,将所有这些向量放入索引中,最后创建一个 LLM 提示,告诉模型回答给定我们在搜索步骤中找到的上下文的用户查询。 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,然后针对索引执行该查询向量的搜索,...