Langchain是一个用于由语言模型驱动的应用程序框架。 其实就是能给把大语言模型和外部的数据源(私有数据)进行结合。这个框架类似于SpringBoot框架,让用户能给直接通过它使用大语言模型。 Langchain的组成 三个核心组件实现 在这里插入图片描述 Compents组件:为LLMs提供封装接口、模版提示、信息检索索引,类似于jdbc的驱动...
RAG 全称Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库,增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果,使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时,也能有效减少产生误导性信息的可能。 二、为什么需要 RAG? 之所以需要 RAG,是因为大语言模型本身存在...
这使得LLM能够根据最新的数据和信息提供更准确、更有用的回答。为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:...
对于开发者而言,WebLangChain_ChatGLM提供了一个开放的平台,允许他们根据自己的需求定制和优化系统。通过参与开源项目、贡献代码和共享经验,开发者可以共同推动中文RAG系统的发展。同时,普通用户也可以通过使用搭载WebLangChain_ChatGLM的应用程序,体验到更加智能和高效的对话生成服务。 总之,WebLangChain_ChatGLM作为结合We...
答案是 5 分钟。只需借助开源的 RAG 技术栈、LangChain 以及好用的向量数据库 Milvus。必须要强调的是,该问答机器人的成本很低,因为我们在召回、评估和开发迭代的过程中不需要调用大语言模型 API,只有在最后一步——生成最终问答结果的时候会调用到 1 次 API。
2.RAG VS Fine-Tuning模型微调 04:09 3.大模型企业级业务场景落地方案实践 05:52 4.Sentence Transformer大模型详解 06:11 5.使用conda配置知识库项目Python环境 10:19 6.InternLM2 1.8B Qwen2.5 0.5B模型实战 09:45 7.InternLM2 1.8B Qwen2.5 0.5B模型实战 12:25 8.知识库模型问答测试与实际...
在RAG系统中,LangChain可以用于管理检索到的信息、构建上下文以及控制文本生成过程。 而ChatGLM则是一个基于Transformer的大型语言模型,它具备出色的文本生成和理解能力。在RAG系统中,ChatGLM可以作为生成模型的核心组件,负责根据检索到的信息和构建的上下文来生成最终的回答。 RAG实战步骤 数据准备与检索:首先,需要构建一...
一、RAG技术概述 检索增强生成(RAG)是一种创新的人工智能技术框架,它通过从大规模文档集合中检索与任务相关的信息,指导大型语言模型生成更准确、更贴近上下文的文本。这一技术弥补了传统语言模型在面对专业知识或最新信息时可能出现的不足,显著提升了生成内容的质量和适用性。 二、RAG工作原理 在RAG的工作流程中,当面...
WebLangChain_ChatGLM系统通过结合WebLangChain和ChatGLM3等先进技术,为中文用户打造了一个强大的RAG系统。该系统能够利用互联网作为外部知识库,提高大型语言模型回答问题的准确性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展,WebLangChain_ChatGLM系统将在更多领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的体验。同时...
RAG 的全称为 Retrieval-Augmented Generation,即检索增强生成。目前 LLM 主要用于文本生成,生成效果取决于预训练的数据。如果问题涉及到训练数据领域外的知识,获取正确答案的概率就会大幅降低。例如 GPT-4 的训练数据截止到 2021 年 9 月,如果提问 2022 年新增的名词,GPT-4 则无法给出正确答案。