LLM终端 LLM编程框架 关键组件解释 典型应用场景 Langchain 竞品 2、LLM输入输出管理 Model I/O 提示词管理 LLMs 输出解析器 数据连接器 文档拆分 文本嵌入 向量存储 数据查询 内存Memory 3、数据接入层 数据连接 文档加载 文档拆分 文本嵌入 向量存储 数据查询 4、Embedding专题 文本嵌入是什么 文本嵌入算法 文本...
openAI embedding 与 gpt-3.5-turbo 强劲性能掩盖了一些问题,这些问题在基于开源 LLM 做自研问答系统时被暴露,直接导致开源 LLM 方案性能下降。 openAI 全家桶与开源 LLM 方案的对比如下: 在Retrieval 任务的语义关联映射上,openAI 的 embedding 模型能力远高于开源 LLM(15 个百分点以上);LLM token 的限制,导致采用 ...
该项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese,LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B,依托上述模型,本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署 本项目实现原理如下图所示 (与基于文档的问答 大同小异,过程包括:1 加载文档 -> 2 读取文档 -> 3/4文档分割 -> 5/6 文本向量化 -> 8/9 问句向...
目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中 -> 提交给 LLM 生成回答。从...
1.3. LLM 应用架构 LangChian 作为一个大语言模型开发框架,是 LLM 应用架构的重要一环。那什么是 LLM 应用架构呢?其实就是指基于语言模型的应用程序设计和开发的架构。 LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。
embedding模型:默认为m3e-base LLM模型:chatglm2-6b (默认为该模型,但下文会有些结果来自chatglm3) 向量库:faiss 第一部分 如何解决检索的问题:比如检索出错等 1.1 如何解决检索出错:embedding算法是关键之一 1.1.1 针对「Bert的预训练过程是什么?」检索出的结果与问题不相关 ...
LangChain学习圣经:从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架 在AI和机器学习领域,每天都有新技术和框架涌现。 目前来说, LangChain 是LLM大模型应用开发的基础框架, 是一个非常火的开源框架 https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
LangChian 作为一个大语言模型开发框架,可以将 LLM 模型(对话模型、embedding 模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成: 模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口 ...
3.1 LLM+Embedding-Search的局限 外挂知识库将用户问题和本地知识向量化,比较两者的向量相似度(Vector Similarity)进行召回。然而,这种全量的Embedding-Search在面对多知识点聚合处理的场景下,存在召回精度低的问题。因为知识库的构建是对单个知识点进行索引,而非对不同知识点的排列组合分别索引。
3.1 LLM+Embedding-Search的局限 外挂知识库将用户问题和本地知识向量化,比较两者的向量相似度(Vector Similarity)进行召回。然而,这种全量的Embedding-Search在面对多知识点聚合处理的场景下,存在召回精度低的问题。因为知识库的构建是对单个知识点进行索引,而非对不同知识点的排列组合分别索引。