对于超大文档集,是需要三级标题,甚至四级标题进行打标,但是打标的质量需要特别关注:打标应言简意赅,精简打标的内容,如果无法再打标的内容上间精简,则需要相应地增大chunk_size的大小,以此控制打标部分的占比不应超过 chunk 的 10%,放在打的表覆盖真实的信息内容。 文档中的表格和图片上的指标识别 采用ORC的方式来将...
2.2 导入知识文档 2.3 embedding和prompt参数自定义 2.4 知识对话 三、现有的知识库能力 3.1 DB-GPT知识库现有架构 3.2 不足和改进 四、总结 一、前言 DB-GPT(项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT)已经发布2个月了,目前已提供Chat DB、Chat Knowledge, Dashboard等功能,其中知识库的初衷是想打造...
DB-GPT 的知识库是一个汇集自各个领域的庞大的文档 的集合,其中文档数量N很大。为了更加精细地处理这些信息,论文将每个文档 分为多个段落 ,其中 表示第 n 个文档的段落索引。随后,通过一个编码器 encoder 将每个段落嵌入到多维的 embedding 。值得注意的是,DB-GPT 不仅采用了传统的基于向量的知识表示,还融入了倒...
我的文档 设置 什么是 DB-GPT DB-GPT 是一个开源的数据库领域大模型框架。目的是构建大模型领域的基础设施,通过开发多模型管理、Text2SQL 效果优化、RAG 框架以及优化、Multi-Agents 框架协作等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单,更方便。数据3.0 时代,基于模型、数据库,企业/开发者可以用更少的代码...
DB-GPT 的编码器 encoder 采用了 Multilingual-E5-base 模型架构,旨在优雅的实现双语文档的编码与处理。 LLM 的自适应 ICL 和生成。在这一阶段,DB-GPT 系统通过执行 ICL 来响应生成。系统首先根据和查询 query 的余弦相似度对 K 个搜索结果进行排序,然后选取排名最前的 J 个(其中 J ≤ K)结果,将这些结果...
表示第 n 个文档的段落索引。随后,通过一个编码器 encoder 将每个段落嵌入到多维的 embedding 。值得注意的是,DB-GPT 不仅采用了传统的基于向量的知识表示,还融入了倒排索引和图索引技术,使得用户能够迅速且精准地检索到与上下文相关的数据,如图 3 所示。
> > ### 关键词 > Ubuntu安装, DB-GPT配置, MySQL连接, ollama集成, 文档不足 ## 一、DB-GPT安装背景与挑战 ### 1.1 DB-GPT简介及在内容创作中的应用 DB-GPT是一款专为数据驱动的内容创作和分析设计的强大工具,它结合了自然语言处理(NLP)和机器学习技术,能够帮助用户从结构化数据中提取有价值的信息,并...
文档内容规整: 一/二级标题规整:标题名应控制在 5 字左右,使用简洁明了的词语或短语来命名文档,避免使用无意义的数字、符号或缩写,对于过大的文档也建议要做三、四级标题的打标和规整。 段落合并:合并段落的阈值(默认是 100 个字,段落不满足 100 个字会和下一个段落合并)需要根据文档切割的 chunk_size 大小来...
实现依赖图数据库和向量数据库作为文档数据存储和检索的基础组件。TuGraph是作为一个高效的图形数据库,支持高数据量、低延迟查找和快速图形分析的图数据库,可以与 OceanBase 的向量存储功能相结合,共同支持 DB-GPT GraphRAG 功能。 二、涉及技术讲解 Chat Data / NL2SQL / Text2SQL...
本次内容主要是,将knowledge management部分抽离出来,与之前抽离的AWEL进行调用,并通过设计基础的BranchNode模板实现一定程度上的Flow生成和调用,更加适配Document处理,为后续知识向量化提供高规范高质量文本,避免因信息丢失而问答质量降低的局面, 视频播放量 223、弹