The model considers the results with top_p probability quality tokens. For example, 0.1 means that the model decoder only considers tokens from the top 10% probability of the candidate set. You are advised to adjust top_p or temperature parameters based on application scenarios, but do not adj...
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。 带着这样的...
(3)建议该参数和top_p只设置1个 (4)建议top_p和temperature不要同时更改 """top_p:float=0.8"""top_p 说明: (1)影响输出文本的多样性,取值越大,生成文本的多样性越强 (2)默认0.8,取值范围 [0, 1.0] (3)建议该参数和temperature只设置1个 (4)建议top_p和temperature不要同时更改 """penalty_score...
chain = load_chain("lc://chains/vector-db-qa/stuff/chain.json", vectorstore=vectorstore) query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson" chain.run(query) " The president said that Ketanji Brown Jackson is a Circuit Court of Appeals Judge, one of the nation's top leg...
其他核心参数完全一致,例如temperature、top_p、max_tokens、n、presence_penalty等参数的解释和使用方法都完全一致,且这些参数具体的调整策略也完全一致 剔除了best_of参数,即Chat模型不再支持从多个答案中选择一个最好的答案这一功能 所有语言模型,包括用于聊天的模型,都是基于线性序列的标记进行操作,并没有内在的角色...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/628433395https://serpapi.com/dashboardhttps://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 回到顶部(go to top) 二、Vectorstores 向量数据库 因为数据相关性搜索其实是向量运算。所以,不管我们是使用 openai api embedding 功能还是直接通过向量数据库直接查询,...
"top_p":0.9 } llm = Bedrock( model_id="meta.llama2-70b-chat-v1",model_kwargs=model_kwargs) #设置调用模型 return llm def get_index(): #creates and returns an in-memory vector store to be used in the application embeddings = BedrockEmbeddings() #创建一个 Titan Embeddings 客户端 ...
为了避免召回遗漏,直观的处理方法包括降低相似度阈值(similarity score threshold)和增加召回数量(top_k),但这不免会引入无关的知识点噪声且增加和LLM交互的token开销。 3.2 效果优化方向 3.2.1 意图识别和召回优化 提升问答系统的精度可以从意图识别和召回优化两个角度考虑,且两者都可以用关键词表示,即从直接将用户qu...
我们对LLM的参数进行设置,例如最大令牌(max_new_tokens)、最高k值(top_k)、温度(temperature)和重复惩罚(repetition_penalty)等等。最后,将prompt喂给模型。 3 外挂知识库的问题和优化 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,...
top_p penalty_score Embeddings: 知识库问答实战: 基于最常见的知识库QA应用,我们基于Langchain和qianfan实现了一套文档QA的最佳实践: https://cloud.baidu.com/qianfandev/topic/267330 评论 发表评论全部评论 hw4200861572024.09.10 很多模型都不支持,只支持几种,得看langchain文档的...