1、RAG技术 简单的说RAG就是给提示词中增加外部知识用于大模型回答时的参考内容,难点和痛点就是如何匹配到刚好和提问内容对应的外部知识,这里面涉及用户提问是否专业,检索到的知识是否正确,是否完整,是否有多余信息,这个主要看分块(chunk)技术和检索技术。 2、LlamaIndex框架 2.1 llamaIndex介绍 2.2 安装环境依赖 # 安装
进入开发机后,创建新的conda环境,命名为llamaindex,在命令行模式下运行 conda create -n llamaindex python=3.10 然后在命令行模式下运行“conda env list”查看环境。 # conda environments: # base * /root/.conda llamaindex /root/.conda/envs/llamaindex sdzhao /root/.conda/envs/sdzhao 运行conda 命令...
L1G4-InternLM + LlamaIndex RAG 实践 1. RAG技术 1.1 RAG技术概述 解决的问题: 生成幻觉:不知道的东西乱说 过时知识:大模型的训练是一次性的而不是实时的,不能及时获取最新的知识 缺乏透明和可追溯的推理过程:大模型给出的答案可能是对的,但我们不知道是怎么得到
touch llamaindex_RAG.py 打开llamaindex_RAG.py贴入以下代码 import osos.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data'from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderfrom llama_index.core.settings import Settingsfrom llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddingfrom llama_i...
创建一个新的python程序来读取新加入的rag信息: cd ~/llamaindex_demo touch llamaindex_RAG.py from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM #初始化一...
LlamaIndex RAG 1. 前置知识 正式介绍检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术以前,大家不妨想想为什么会出现这样一个技术。 给模型注入新知识的方式,可以简单分为两种方式,一种是内部的,即更新模型的权重,另一个就是外部的方式,给模型注入格外的上下文或者说外部信息,不改变它的的权重。 第一种方式,改...
InternLM+LlamaIndex RAG实践 Target:基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库,寻找一个问题A在使用LLamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B不会回答,使用LLamaIndex后具备回答问题A的能力。 1 前置知识 知识检索增强(Retrieval Augmented Generation,RAG):给模型注入新知识的方式,可以简单分为两种方式,一种是内部的,即更新模型的...
本文深入探讨了LlamaIndex与InternLM2在RAG技术中的实践应用。通过详细步骤和实例展示了如何为大语言模型注入外部知识,提升问答准确性。同时,我们也看到了RAG技术在不同场景下的应用潜力。未来,随着技术的不断发展,我们有理由相信RAG技术将在更多领域发挥更大的作用。在...
RAG正是这种方式。它能够让基础模型实现非参数知识更新,无需训练就可以掌握新领域的知识。本次课程选用了LlamaIndex框架。LlamaIndex 是一个上下文增强的 LLM 框架,旨在通过将其与特定上下文数据集集成,增强大型语言模型(LLMs)的能力。它允许您构建应用程序,既利用 LLMs 的优势,又融入您的私有或领域特定信息。
任务要求1:基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库,寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 浦语 API 不会回答,借助 LlamaIndex 后 浦语 API 具备回答 A 的能力,截图保存。 任务要求3 :将 Streamlit+LlamaIndex+浦语API的 Space 部署到 Hugging Face ...