- 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
在上文中,我们用到了一个叫做“多向量检索器“的组件来实现关联存储一个原始图片和其向量化的摘要信息。这虽然是一个在LangChain中内置的组件,但其实我们在开发LLM应用时,即使没有使用LangChain,也可以参考其中的思想来更好的实现基于RAG方案的Agent应用,这不仅适用于图片,更适用于普通文本信息。 那么多向量存储与检...
在提升检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation RAG)流程中,评估是一个关键组成部分,这传统上依赖于GPT-4。然而,开源的Prometheus模型最近作为评估任务的一个替代品出现。 在这篇文章中,我将展示如何有效地使用 Prometheus 模型进行评估目的,并通过与GPT-4评估的比较,将其与LlamaIndex框架顺畅地集成。 我主要关注点...
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-3.5-turbo进行Eval。 构建向量索引查询引擎,调用gpt-4根...
如果你是RAG系统的新手,我建议先阅读一些入门文章: 1、Anthropic 的新 RAG 方法(https://pub.towardsai.net/anthropics-new-rag-approach-e0c24a68893b) 2、RAG 从头开始(https://pub.towardsai.net/rag-from-scratch-66c5eff02482) 无论如何,这里是传统RAG系统的工作原理概述: ...
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 1002、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 7、收藏人数 48、转
RAG 以下是 Google 的检索 Google 结果: 它包含了:搜索框、搜索结果、侧边栏、图块等等,像这样的页面,纯用粘贴复制功能,贴到 GPT 上下文提示语框中,128K 的大小限制是足够的,因为它会丢失样式、链接、布局、交互性等信息; 如果是贴源文件,那么 128K 的大小就不够用了。
▲图1|Graph RAG示意©️【深蓝AI】编译 本文将深入解析GitHub上备受瞩目的LLM开源项目,详细指导如何运用Graph RAG(Retriever-Augmented Generator with Graph)技术,结合Langchain框架与GPT-4o(或类似LLM模型)的能力,构建一个能够提供精准、...
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道 OpenAI在2023年8月22日宣布,现在可以对GPT-3.5 Turbo进行微调了。也就是说,我们可以自定义自己的模型了。然后LlamaIndex就发布了0.8.7版本,集成了微调OpenAI gpt-3.5 turbo的功能 也就是说,我们现在可以使用GPT-4生成训练数据,然后用更便宜的API(gpt-3.5 turbo)来进行...