通常来说GPT-4作为LLM底座是效果最好的,但是其代价很高,因此需要结合实际应用场景折中选择,比如现在效果还行但是小得多的开源LLM,不合适的模型也可能导致LLM不按照Prompt要求生成答案,因此通常也需要相应的评估实验来决策。Chinese Open Ended Generation Evaluation Price of LLM API RAG系统的最后阶段是从生成的文本中...
GPT-RAG具有强大的安全框架和零信任原则,通过Azure的网络和安全功能确保对敏感数据的谨慎处理。 该解决方案具备自动扩展功能,利用Azure服务适应波动工作负载,同时通过综合的可观测性系统提供系统性能的监测和分析,以支持连续改进。 12月19日 消息:随着人工智能的增长,大型语言模型(LLMs)因其解释和生成类似人类文本的能力...
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...
• GPT等大模型可以作为RAG架构中的生成器组件,负责基于检索到的信息和原始输入生成文本。 • RAG则通过检索模块从外部知识库中检索相关信息,为GPT等生成模型提供额外的上下文或知识支持,从而提升生成的准确性和深度。 二、应用场景分析 1. 问答系统: • 在智能问答系统中,RAG技术能够首先通过检索模块从庞大的知...
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...
以下是使用RAG-GPT快速搭建LangChain官网智能客服的详细步骤:下载源代码:通过Git克隆RAG-GPT的GitHub仓库。 修改配置:根据实际需求修改配置文件,如设置LLM名称、API密钥、模型名称等。 安装依赖:使用Python虚拟环境安装项目所需的依赖项。 启动项目:执行相关命令启动RAG-GPT服务。 导入知识库:在管理后台切换到source tab...
在本视频向您展示如何使用 GPT-4 和 LLAMA Index 构建端到端多模式 RAG 系统。将介绍数据收集、为文本和图像创建矢量存储以及构建检索管道。非常适合那些有兴趣使用多模态数据增强大型语言模型的人。, 视频播放量 845、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 7、收藏人数 44、转
This Orchestrator is part of the Enterprise RAG (GPT-RAG) Solution Accelerator. To learn more about the Enterprise RAG, please go to https://aka.ms/gpt-rag. Cloud Deployment To deploy the orchestrator in the cloud for the first time, please follow the deployment instructions provided in the...
通过LangChain框架、LLM和Amazon Bedrock服务的结合,我们可以构建出高效的检索增强型问答RAG-GPT应用程序。这种应用程序不仅提升了LLM的回答准确性和深度,还扩展了其应用场景和实用性。未来,随着技术的不断进步和发展,我们有理由相信RAG技术将在更多领域发挥重要作用。希望...
1 概述 : RAG RAG技术的产生背景 业界不知道大模型的基本没有,大家对大模型的能力也有一定的了解,但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现,通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求,主要有以下几方面原因: 知识的局限性/时效性:模型自身的知识完全源于它的训练数据,而现有的主流大模型(ChatGPT、文心一言、...