RAG stands for Retrieval-Augmented Generation in the context of Large Language Models (LLMs). It is an AI framework that improves the quality of LLM-generated responses by grounding the model on external sources of knowledge to supplement the LLM's internal representation of information. RAG enabl...
这是一个完整的系列教程,展示了一个Java程序员如何通过ChatGPT+向量数据库快速搭建起一个自己私有的问答知识库,也就是检索增强生成模型RAG。 依据文章教程,读者可以快速构建起自己的AI机器人,文章会尽量描述每一步细节,并提供最终的可执行源码链接。 本教程共分3篇文章,这是其中第2篇,本篇内容主要教大家准备环境,...
Ivan Zhao:本质上 Notion 会帮助用户记忆他们输入到 Notion 中的所有内容,不只是 Notion 能这样做,绝大多数给予 RAG 的系统都能做这件事。 Language model 和 RAG 出现之前,人们之所以需要计算机是因为需要一个地方来存储信息,并且可以随时检索、调用这些信息,但检索主要依赖于关键词,并且这个词要相当精确,因此有的...
这时候就用到我们的第二个 demo repo:使用这些 embedding 创建一个 discord 机器人(Agent),让用户能够在 Discord 直接咨询相关问题:https://github.com/flows-network/demo-RAG-discord-bot 同样,我们需要将 RAG-discord-bot demo repo 导入到 flows.network 进行部署。我们需要配置五个环境变量。discod_token和bo...
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...
在QNAP NAS 上运行私有 RAG ChatGPT QNAP 以其硬件设计而闻名,并且在其硬件设计中融入了比同类产品更多的功能、扩展性和灵活性。最近,我们回顾了TS-h1290FX,一个 12 NVMe NAS,配备 AMD EPYC 7302P CPU (16C/32T)、256GB DRAM、板载 25GbE 和大量 PCI 插槽。带着所有被压抑的力量和机上应用程序,如果我们...
图1:解析流程(Pasing process)在 RAG 系统中的位置。Image by author。 在实际工作场景中,非结构化数据远比结构化数据丰富。但如果这些海量数据不能被解析,其巨大价值将无法发掘,其中 PDF 文档尤为突出。 在非结构化数据中,PDF 文档占绝大多数。有效处理 PDF 文档对管理其他类型的非结构化文档也有很大帮助。
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...
具体到构建基于 ChatGPT 的 RAG 助手,flows.network 已经开源了一套开箱即用的框架供 Rust 开发者使用。最近新发布 Learn Rust 助手就是基于这套框架所实现的。 为了方便大家理解基于 ChatGPT 的 RAG 助手,我在这里补充了一张在 Learn Rust 助手询问问题的流程图。从用户问一个问题开始,Agent 就要和向量数据库...
思维链CoT / 检索增强生成RAG,来调用ChatGPT,有效的原因,prompt相当于模型的输入的特征。自己训练一个模型,也是希望特征在正确的前提下越多越好。在prompt本身正确的前提下,肯定是prompt输入越多,ChatGPT回复的越准,