RAG系统通过结合检索机制和LLM的生成能力,能够有效处理非结构化信息,减少开发时间和数据清洗需求。然而,在实现过程中存在一些故障点,如缺失内容、格式错误和不完整答案等。 本文探讨了RAG系统的核心流程、优势以及面临的挑战。RAG系统具有减少LLM幻觉、关联源数据和参考数据、以及自动化处理非结构化数据的优点。但在实际应...
而RAG可以很好地解决这一点,它的方法很简单,如下所示,用户上传文档,我们先将文档解析成文本,然后将文档切成几百字的小切片,然后将切片进行进一步处理(例如将文本转成embedding,我会在后面解释这个概念),存储在向量数据库里。用户问问题时,我们将用户的问题转换成embedding去查询向量数据库,查到和用户问题最相似的几...
在启动RAG-GPT服务之前,需要修改`.env`文件中的相关配置。 - 修改OPENAI_API_KEY="此为你的openai api key",在[open ai api keys](https://platform.openai.com/api-keys)申请api key(RAG-GPT官方马上将支持国内的智普AI,使用智普ai的api key替换即可) - 本地启动时,修改URL_PREFIX="http://127.0.0.1...
- LlamaIndex RAG最低，平均为12.9秒。- 其次是GPT4-Turbo，平均用时21.6秒，但差距很大，为7-36秒。- assistant API RAG检索时间为24.8秒。此外，大多数应用程序都能从乐观的文档上传中获益，从而最大限度地减少感知延迟。由于RAG索引的成本很低，通常不会有太大损失。「大海捞针」实验 作者Atai Barkai以...
漫谈GPT&RAG ChatGPT漫谈 由于其超大的参数量以及训练方式,大语言模型具备了更强的语义理解能力,一方面,它现在成为了对话机器人的最佳实践方式,另一方面,在基本的NLP任务中表现出了极强的能力。 现阶段,有两种成本较低的方式可以提高大模型在特定任务或特定领域的能力...
RAG/微调混合方法 LlamaIndex提供了在RAG管道中微调OpenAI gpt-3.5 turbo的详细指南。从较高的层次来看,微调可以实现下图中描述的关键任务: 使用DatasetGenerator实现评估数据集和训练数据集的数据生成自动化。 在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt...
为了解决这一难题,Microsoft Azure推出了GPT-RAG,这是一种专为使用检索增强生成(RAG)模式进行LLMs生产部署的企业级解决方案。GPT-RAG不仅具有强大的安全框架和零信任原则,确保对敏感数据的谨慎处理,还采用了零信任架构,包括Azure虚拟网络、Azure Front Door、Bastion和Jumpbox等功能,以确保系统的安全性。 图源备注:图片...
RAG概念: RAG(Retrieval-Augmented Generation)是检索增强型生成,来源于Facebook AI Research 2020年的一篇论文,用于知识密集型NLP任务。 兴起原因: 基线大模型能力的增强使得大模型+知识库的方式可以满足企业部分需求,从而推动了RAG概念的普及。关键技术:文本分块策略...
利用RAG-GPT搭建LangChain官网智能客服系统,可以按照以下步骤进行:下载源代码:通过Git克隆RAG-GPT的GitHub仓库,获取项目代码。 配置环境:根据项目要求,安装必要的Python依赖项,并配置相关环境变量。 修改配置:根据实际需求,修改.env文件中的配置信息,如LLM名称、API密钥、模型名称等。 启动服务:执行启动命令,启动RAG-GPT...
2024.10.22 | Local LightRAG:一种完全本地的GraphRAG 替代方案 18:55 【基础知识】深入了解RAG检索增强生成 13:52 多模态RAG #2:文本+图片 | 使用 GPT-4 和 LLAMA Index 构建端到端多模式 RAG系统 15:45 多模态RAG #1:与包含图像的文档聊天 | 学习如何使用 CLIP model 构建多模式 RAG 系统 17:40...