GenAI——LLM结合图谱RAG和LangChain实战指南 发布于 2023-12-29 19:01:38 4K10 代码可运行 文章被收录于专栏:山行AI GenAI Stack GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
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sources(); 流式传输时,可用 onRetrieved() 指定一个 Consumer<List<Content>>: 代码语言:java AI代码解释 interface Assistant { TokenStream chat(String userMessage); } assistant.chat("如何使用 LangChain4j 实现简单 RAG?") .onRetrieved(sources -> ...) .onNext(token -> ...) .onError(error -...
RAG(检索增强生成)通过从数据源中检索信息,以补充提供给语言模型的提示,为模型提供所需的背景信息以生成准确的响应。RAG 涉及几个步骤: 提示: 用户向聊天机器人提供提示,描述他们对输出的期望。 研究:执行上下文搜索,并从各种数据源中检索相关信息。这可能涉及查询数据库,基于关键字搜索索引文档,或调用 API 从外部源...
代理式RAG是一种基于代理的方法,用于以协调的方式在多个文档上执行问答。可以比较不同的文档,总结特定的文档或比较多个摘要。代理式RAG是一种灵活的问答方法和框架。 在这里,我们本质上是使用代理而不是直接使用大语言模型来完成一系列任务,这些任务需要规划、多步推理、工具使用以及/或者随着时间的推移进行学习。 来源...
RAG 过程分为两个不同阶段:索引和检索。LangChain4j 提供用于两个阶段的工具。 2.1 索引 文档会进行预处理,以便在检索阶段实现高效搜索。 该过程可能因使用的信息检索方法而有所不同。对向量搜索,通常包括清理文档,利用附加数据和元数据对其进行增强,将其拆分为较小的片段(即“分块”),对这些片段进行嵌入,最后将...
Building RAG Applications with LangChain Iniciar capítulo Discover how to integrate external data sources into chat models with LangChain. Learn how to load, split, embed, store, and retrieve data for use in LLM applications. Ver detalles ...
开源全栈式AI开发平台,快速集成大模型+RAG+支付等模块 RuoYi AI 是一个全栈式 AI 开发平台,支持本地 RAG 方案,集成多种大语言模型和多媒体功能,适合企业和个人开发者快速搭建个性化 AI 应用。 798 21 21 JEECG | 20天前 | 人工智能 自然语言处理 搜索推荐 JeecgBoot AI 应用开发平台,AIGC 功能介绍 ...
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的...
正是基于对医疗行业痛点的深入理解,我们开始思考:能否利用最新的 AI 技术,特别是 LangChain 和 RAG 架构,来构建一个真正理解医学专业知识的智能文献助手? 这个系统的定位很明确:它应该能像一位经验丰富的医学文献专家一样工作,帮助医疗从业者快速掌握文献精髓,但同时具备机器处理的高效率和准确性。具体来说: 首先,...