本文关注 RAG 的概念并首先介绍其理论。然后,它继续展示如何使用 LangChain 进行编排、 OpenAI 语言模型和 Weaviate 矢量数据库来实现简单的 RAG 管道。 什么是检索增强生成 检索增强生成(RAG)是为 LLMs 提供来自外部知识源的附加信息的概念。这使他们能够生成更准确和更符合上下文的答案,同时减少幻觉。 问题 最先进...
你也可以使用LangChain的分布式计算功能来加速你的RAG应用，利用多个节点的并行处理能力。可视化：你可以使用LangSmith来可视化你的RAG应用的工作流程，查看每个步骤的输入和输出，以及每个组件的性能和状态。你也可以使用LangSmith来调试和优化你的RAG应用，发现和解决潜在的问题和瓶颈。LangChain和RAG的结合可以应用于多种...
RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 RAG架构 完整...
入门到进阶,全程干货讲解!拿走不谢!LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 851 87 14:19 App GLM4一键本地部署保姆级教程,不挑配置,部署+微调+效果展示,小白必看的保姆级教程!大模型本地部署,大模型入门浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开...
1/ RAG问答概览 RAG问答指的是利用强大的大型语言模型(简称LLM)来打造复杂的问答(Q&A)聊天机器人。这类应用能够针对特定的信息源来回答问题,采用的核心技术就是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)。那么,RAG到底是什么呢?简单来说,RAG是一种技术,可以通过引入额外的数据来扩展LLM的知识库。虽然LLM...
一些LLM 应用通常需要特定的用户数据,这些数据不属于模型训练集的一部分。可以通过检索增强生成(RAG)的方式,检索外部数据,然后在执行生成步骤时将其传递给 LLM 。LangChain 提供了 RAG 应用程序的所有构建模块,包含以下几个关键模块: 2.1 Document loaders
使用LangChain4j构建本地RAG系统 01 引言 理解,首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板,当获取到模板后进行模板加载,加载阶段会将产物转换为视图树的结构,转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值,通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定,完成解析赋值以及事件绑定后进行视图...
rag我简单理解来看就是我先有一段文本,先把它转成向量,保存到向量数据库中,下次我调用llm时将向量数据库中查询的结果给llm作参考并回答。 对rag了解不多,所以开启学习之旅,学完了要应用到实际的需求中,因为最近手里有一个订单就是需要用到这个技术,但是又一知半解。
Astra DB是一个基于Apache Cassandra的开源云原生数据库服务，它提供了强大的向量存储能力，非常适合用于构建RAG系统）上的向量数据库中来提供上下文，该数据库可以在流界面上轻松创建。目前，默认情况下，Astra DB对象能够自动检索Astra DB应用程序令牌，因此甚至不需要收集它。最后，需要创建将嵌入值存储在向量DB中的集合...
LangChain为RAG应用程序提供了从简单到复杂的所有构建块,本文要学习的数据连接(Retrieval)模块包括与检索步骤相关的所有内容,例如数据的获取、切分、向量化、向量存储、向量检索等模块(见下图)。 1. Document loaders 文档加载模块 LangChain封装了一系列类型的文档加载模块,例如PDF、CSV、HTML、JSON...