而向量数据库中已经预先存储了一些专业文档片段的 embedding 向量。当用户专业问题向量被发送到向量数据库后,会在数据库中进行相似性搜索,以找到 “top-k” 个最相关的结果。这些找到的结果会与用户查询的问题一同经过 AI 代理 (如:LangChain)的处理合并发送到 LLM。最终 LLM 返回令人满意的响应结果。 |CVP 技术...
大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数...
4、从知识库文本中挑选 top k 个相关文本 这一步是信息检索的核心，一般可通过余弦相似度、欧氏距离等...
给定一个输入问题,首先创建一个语法正确的PostgreSQL查询来运行,然后查看查询结果,并返回针对输入问题的答案。 2 除非用户明确指定了要返回的结果数量,否则应使用PostgreSQL的LIMIT子句来限制查询结果,最多返回top_k条记录。你可以对结果进行排序,以返回数据库中最有信息价值的数据。 3 绝对不要查询表中的所有列。你只...
而向量数据库中已经预先存储了一些专业文档片段的 embedding 向量。当用户专业问题向量被发送到向量数据库后,会在数据库中进行相似性搜索,以找到 “top-k” 个最相关的结果。这些找到的结果会与用户查询的问题一同经过 AI 代理 (如:LangChain)的处理合并发送到 LLM。最终 LLM 返回令人满意的响应结果。
首先通过关键词短语召回已经可以大大提升命中精度,所以不必设置较低的 score threshold 或者较大的 top k,这本来就过滤了很多无关词条。另外,关键词提取如果可以不依赖于 LLM,而是使用传统的 NLP 技术,那么可以避免和 LLM 的多轮交互,节省了响应时间。这样,对于大量的知识点文档,也可以做关键词提取。
向量数据库进行语义检索,即在已存储的语料数据中进行相似性检索,找出与提问的向量数据匹配度最高的 Top K 语料(K 指文本条数的上限,可自行设置),然后把这个匹配出的结果+用户提问的内容,组装成提示词 Prompt。 3. 返回AI 答复:LLM 根据提示词 Prompt 生成答复文本返回给用户。 操作步骤 步骤1:购买和配置腾讯云...
第四阶段:在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 这一步是信息检索的核心,通过计算余弦相似度、欧氏距离等方式,找出与问句向量最接近的文本向量 第五阶段:匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 这是利用匹配出的文本来形成与问题相关的上下文,用于输入给语言模型 ...
使用了LangChain中的similarity_search_with_score就可以获取所需的top_k个文案片段,并且返回其score。结果显示score差别不是很大。 def searchSimDocs(query,vectorstore,top_k=3,scoreThershold=5): packs=vectorstore.similarity_search_with_score(query,k=top_k) ...
设置为 *,*这可能是用于停止文本生成的序列结束标记 ID。pipeline()``*model*``*tokenizer*``*torch_dtype*``*trust_remote_code*``*device_map*``*max_length*``*do_sample*``True``*top_k*``*num_return_sequences*``*eos_token_id*``*tokenizer.eos_token_id* ...