4、Embedding专题 文本嵌入是什么 文本嵌入算法 文本嵌入用途 使用文本嵌入模型 支持文本嵌入的其他模型 向量数据库 性能优化: 5、Chain模块 Chain链定义 从LangChainHub 加载链 运行LLM 链的五种方式 通用工具chain 合并文档的链(专门用途chain) StuffDocumentsChain RefineDocumentsChain MapReduceDocumentsChain MapReran...
c. 文本嵌入模型(Text Embedding Models): 文本嵌入模型将词语或句子转换为稠密向量表示,在向量空间中,语义上相似的词语距离更近。这些嵌入对于各种自然语言处理任务非常有用,例如相似性比较、聚类和信息检索。它们对于各种自然语言处理任务至关重要,因为它们可以将文本数据转换为数字形式,使机器学习模型能够处理和理解文...
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...
2.4.1. LLMChain LLMChain 是一个简单的链,它围绕语言模型添加了一些功能。它在整个 LangChain 中广泛使用,包括在其他链和代理中。它接受一个提示模板,将其与用户输入进行格式化,并返回 LLM 的响应。 除了所有 Chain 对象共享的call和 run 方法外,LLMChain 还提供了一些调用得方法,如下是不同调用方法的说明. ...
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...
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。
通过Text Embedding models,将文本转为向量,可以进行语义搜索,在向量空间中找到最相似的文本片段。目前支持常用的向量存储有Faiss、Chroma等。 Embedding模型支持OpenAIEmbeddings、HuggingFaceEmbeddings等。通过HuggingFaceEmbeddings加载本地模型可以节省embedding的调用费用。
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。
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 ...