向量化嵌入和向量存储不仅限于检索增强生成(RAG)系统,它们有更广泛的应用场景: 其他应用领域包括: 1.语义搜索系统 - 基于内容含义而非关键词匹配的搜索 2.推荐系统 - 根据内容或用户行为的相似性推荐项目 3.文档聚类 - 自动组织和分类大量文档 4.异常检测 - 识别与正常模式偏离的数据点 5.多模态系统 - 连接文...
而结构化数据RAG只需要对结构化数据进行标准查询，这是一个非常快速和简单的过程，而且结构化数据的存储和更新也比向量数据更容易和更节省空间。灵活。基于结构化数据RAG提高了RAG的灵活性，因为它可以适应不同的数据源和查询需求，只要数据是结构化的，就可以用这种方法进行RAG。结构化数据是一种非常通用和广泛的数据...
我们将使用一个已经提交到 LangChain 提示中心的 RAG 提示。 from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") example_messages = prompt.invoke( {"context": "filler context", "question": "filler question"} ).to_messages() example_messages 输出: [HumanMessage(content="You are an...
一. RAG的基本概念 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG) 通过将语言模型与外部知识库结合来增强模型的能力。RAG 解决了模型的一个关键限制:模型依赖于固定的训练数据集,这可能导致信息过时或不完整。 审核编辑 黄宇 RAG大致过程如图: •接收用户查询 (Receive an input query) •使用检索...
从环境模板文件env.example创建一个.env文件 可用变量: 变量名 默认值 描述 OLLAMA_BASE_URL http://host.docker.internal:11434 必需- Ollama LLM API的URL NEO4J_URI neo4j://database:7687 必需- Neo4j数据库的URL NEO4J_USERNAME neo4j 必需- Neo4j数据库的用户名 ...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。 1、Step Back Prompting ...
Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法 点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询...
上篇文章【AI大模型应用开发】【RAG评估】1. 通俗易懂:深度理解RAGAS评估方法的原理与应用我们详细讲解了RAGAs的原理和实现方式,今天我们完整的实战一遍。将RAGAs集成在LangChain的RAG应用中,同时打通LangSmith平台,使评估过程可视化。 实践完之后,通过LangSmith平台,还会有意外收获:带你看看如何利用LangSmith平台来有效学...
git clone https://github.com/marklysze/LangChain-RAG-Linux-CUDA Navigate to the repository directory Create the Conda environment conda env create -f environment.yml Activate the Conda environment Install Ollama(repository with instructions) if you haven't already and pull the models you want to...
结合百度向量数据库、Langchain、千帆实现一个简单的RAG功能。 运行之后我们就可以基于文档提问,如提问“VectorDB 的数据引擎叫什么,用中文回答”,Demo 会把相关的文档内容提炼答复,如下图所示 原文VectorDB 产品架构设计 标量和向量检索示例 1、基于标量的检索 2、基于向量的检索 3、基...