一、RAG 工作流概述 在大模型开发中,检索增强生成(RAG)工作流是一种将外部知识检索与语言模型生成相结合的有效方法。它能有效避免大模型产生幻觉问题,提高回答的准确性和可靠性。而 Embedding 模型在 RAG 工作流中起着关键作用,它负责将文本、结构化数据等转换为向量表示,以便进行高效的相似度检索。 二、embedding ...
通过深度学习、统计学习,甚至 LLM ,理解用户问题提取语义槽中需要的内容。在基于大语言模型构建知识问答系统一文中给过例子:通过 System Role 告知LLM 需要提取槽位信息,让 LLM通过多轮对话引导用户给出所有槽位信息。还是以游戏攻略为例,玩家咨询球员的打法,那么必须提供:球员姓名,年代(比如2020/2022 年),比赛模式。
Tokenizer通过分词和映射,将文本转化为模型可以处理的数字序列。而Embedding则将这些数字序列进一步转化为语义丰富的向量表示。这两个步骤共同构成了LLM处理自然语言输入的基础,为模型的语义理解和生成提供了强大的支持。 对于初学者来说,理解Tokenizer和Embedding的作用及其背后的原理,将为深入学习LLM及其应用打下坚实的基础。
self是类实例的引用,在方法中必须作为第一个参数。 def关键字用于定义方法,get_embeddings和get_embedding是类的实例方法。 语义:EmbeddingProcessor类的主要功能是处理与 LM Studio API 的交互,获取文本的嵌入向量。__init__方法接收一个可选的 API 基础 URL 参数api_base,并创建一个LMSStudioEmbeddings类的实例。g...
3、向量数据库是 LLM 下游的新数据库产品 向量数据库是一种高效存储和搜索向量的数据库产品,传统数据库无法很好的满足这一需求。传统数据库只能部分满足向量数据的存储,而且在搜索上技术有明显差异。 在存储上,向量数据规模超过传统的关系型数据库,传统的关系型数据库管理 1 亿条数据已经不算小的量级。而在向量数...
LLM大模型: FlagEmbedding-BiEncoderModel源码解析和embedding模型评估及选择 NLP常见的任务之一是高效检索:在大规模语料库中快速检索与查询相关的段落或文档;用户输入query,要在语料库中找到语义最接近、最匹配的回答!此外,还有文本分类、情感分析等下游任务需要先把文本的embedding求出来,这些功能都能通过"双塔结构"(Bi...
LLM(大语言模型)、Chat 大模型和 Embedding 大模型是当前人工智能领域中常见的三种模型类型,它们在功能、用途和技术特点上存在显着差异。 LLM是通用的语言生成工具,适合各种文本处理任务。 Chat 模型是专门为对话场景优化的 LLM,更适合人机交互。 Embedding 模型提供了语义表示的能力,是许多检索和分析任务的核心组件。
【LLM】最简单理解嵌入(Embedding)概念及其应用 toc 嵌入是我们遇到的许多技术中看不见但很重要的一部分。从互联网搜索引擎,到推荐系统和广告个性化,再到图像、视频以及语音和声音识别技术的高级分析,嵌入无处不在。在本文中,我们将解释嵌入是如何工作的,以及它们如何促进和丰富我们的日常技术体验。正如我上面提到的,...
【导读】LLM是当下AIGC中最火热的领域。受限于其深度学习模型本身的token最大长度,市面上当前可用的LLM产品接口几乎都无法直接处理长文档(例如,中长篇小说)。本文介绍了工程上使用Embeding技术,引入外部存储,解决这一问题的一般思路,希望可以带来一些启发。