第三:硬件资源(GPU)不是太充足的(即使用RAG也需要微调,但一次微调处处可用,远比每个企业私有库微调一个模型成本低的多); 这些场景下,用RAG更合适一些。 两个思考 第一个思考是,上述RAG解决方案是否足够标准化,标准化主要是出于对自身成本的考虑,企业可以有定制化需求,但技术架构上需要足够抽象和易组装。 第二个...
上周作者实现了一个功能超强的本地ChatGPT,收到了很多朋友的点赞和好评,今天我们在此基础上继续完善,给它加上RAG文档对话功能。 247.2k star! 超强大的私有化ChatGPT,支持图像识别/文生图/语音输入/文本朗读,个人电脑可运行! 我上传了一个阿里巴巴Java代码规范的pdf,以下是问答效果: 下文分为实战步骤、原理解析两...
对于RAG 系统而言,从文档中提取信息是一种不可避免的情况。确保能够从源文件中有效地提取内容,对于提高最终输出的质量至关重要。 切勿低估这一流程的重要性。在使用 RAG 系统时,如果在文档解析过程中信息提取不力,会导致对 PDF 文件中所含信息的理解和利用受限。 解析流程(Pasing process)在 RAG 系统中的位置如图...
此外，OS-8B、OS-70B和OS-GPT4o在多论文任务中也表现出强大的性能，OS-GPT4o在Scholar-CS中比单独的GPT-4o提高12.7%，比标准RAG版本提高了5.3 %。结合了重新训练过的OS-8B， OpenScholar 的性能显著优于使用现成的Llama 3.1 8B，说明了特定领域训练的优势。甚至，在多论文任务的很多指标上，OpenScholar-...
如图2 所示,与 RAG 相比,self-RAG 框架的不同之处在于它在生成过程中使用了 reflection tokens 进行更精确的控制。 图2:Self-RAG 中使用的四种 reflection tokens 。每种类型都使用多个 tokens 来表示其输出值(output)。底部三行是三类 critique tokens ,粗体字表示这一类中最理想的 critique tokens 。x、y、d...
图2 无代码RAG与LlamaIndex和ChatGPT LlamaIndex最近发布了一个开源工具,它允许开发人员开发基本的RAG应用程序,几乎不需要编写代码。虽然目前仅限于单个文件的使用,但未来的增强功能可能包括对多个文件和矢量数据库的支持。 这个名为RAG的项目建立在Streamlit web应用程序框架和LlamaIndex之上,LlamaIndex是一个强大的Python...
教程:基于 ChatGPT 构建奥斯卡金像奖问答机器人 本教程将引导您通过一个实际示例,使用 GPT 3.5 的检索增强生成功能,根据自定义数据集回答问题。 翻译自Tutorial: Build a Q&A Bot for Academy Awards Based on ChatGPT。 在之前的文章中,我介绍了检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)的概念,该方法用于...
ChatGPT助手实战:原生RAG(检索增强生成) 此前ChatGPT的一个被诟病的地方是训练数据是公网的,且不是最新的,如果问一些我企业相关的问题他就无能问题,开始要出现幻想。为了解决这个问题,大家想到的方案无非两个:一是微调,拿自己企业数据去微调,调出一个适合自己的模型,但是这样做的门槛比较高,需要专门技术人才来开发...
大模型项目选择RAG还是微调:八个判断标准#人工智能 #大模型 #技术分享 #gpt4 #chatgpt应用领域 - 文哲谈AI - 大模型咨询于20240615发布在抖音,已经收获了15.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术研究旨在提供更有依据、更依赖事实的信息来帮助解决生成式AI的幻觉倾向、专业力弱等固有缺陷。 检索增强生成智能体(Agentic RAG)的核心是将智能和自主性注入到RAG框架中。这就像是给一个普通的RAG系统进行了重大升级,将其转变为一个能够自主决策并采取行动以实现特...