经典RAG应用的范式与架构已经非常流行，你甚至可以在很短的时间内借助成熟框架开发一个简单能用的RAG应用...
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...
LangChain 变成了阻力的根源，而不是生产力的根源。随着 LangChain 的不灵活性开始显现，我们开始深入研究 LangChain 的内部结构，以改进系统的底层行为。但是，由于 LangChain 故意将许多细节做得很抽象，我们无法轻松编写所需的底层代码。众所周知，人工智能和 LLM 是瞬息万变的领域，每周都会有新的概念和想法出现。
LangChain中提供了RAG应用程序的所有构建模块。结构图如下: 1、文档加载器 文档加载器用来加载各种不同类型的文档。LangChain提供了100 多种不同的文档加载器,可以加载各种类型文档,包括:CSV、HTML、JSON、Markdown、PDF、DOC、XLS、图片、视频、音频等等。具体的文档加载器参考:https://python.langchain.com/docs/i...
RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库_数据库 什么是 RAG RAG 是retrieval-augmented-generation的缩写,翻译为中文的意思就检索增强,以基于最新,最准确的数据建立LLM 的语料知识库。 LLM 现存的痛点 我们知道 LLM 的知识库是通过现有的网络公开的数据作为数据源来训练的,现在公开的很多模型他们基于...
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、JSO...
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。
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: ...
TS版LangChain实战(一):基于文档的增强检索(RAG) LangChain LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: 可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等 允许语言模型与其环境交互 封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和...
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