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...
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...
Advanced RAG 是 Modular RAG 的一种特例形式,而 Naive RAG 则是 Advanced RAG 的一种特例。 图3 RAG 范式对比图 如何进行检索增强? RAG 系统中主要包含三个核心部分,分别是 “检索”,“增强” 和 “生成”。正好也对应的 RAG 中的三个首字母。想要构建一个好的 RAG 系统,增强部分是核心,则需要考虑三个...
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...
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段（30天）：模型训练 恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！
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。
另有分析认为，生成式AI战场之一或将转变至AI生态的打造和融合。据英伟达官网一篇预测2024年AI趋势的文章，大型语言模型研究的进步将越来越多地应用于商业和企业应用程序中。RAG（检索增强生成）、自主智能代理和多模式交互等AI功能将部署在几乎任何平台上，也更易于访问。值得注意的是，谷歌在发布Gemini大模型时就透露...
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...
目前B站最全最细的DeepSeek大模型保姆级教程,DeepSeek R1本地部署+搭建企业级知识库+本地化RAG知识库+Lora微调训练,少走99%弯路!! 1315 39 01:38:06 App 【硬核实战】Hugging Face 模型微调训练,基于 BERT 的中文评价情感分析!!! 1.6万 23 04:17:53 App 【B站首发】DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造本...
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...