2 RAG 的阶段 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...
3.1 导入langchain4j-easy-rag依赖 <dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-easy-rag</artifactId><version>0.34.0</version></dependency> 3.2 加载文档 List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("/home/langchain4j/documentation"); 这将加载指定目录...
保守估计一般是几个月,不差钱的可以多用点GPU缩短这个时间),这就导致了它所学习的知识不会是最新的,最新的chatGPT-4o只能基于2023年6月之前的数据进行回答,距离目前已经快一年的时间,如果想让GPT基于近一年的时间回复问题,就需要RAG(检索增强生成)技术了。
31.LangChain基于RAG实现文档问答 31:25 32.LangChain向量管理高阶指南 33:59 33.LangChain高效检索器最佳实践 33:26 34.LangChain自定义Callback组件 30:31 35.LangChain自定义会话管理和Retriever 35:26 36.LangChain自定义RAG加载器 32:39 37.LangChain实现多文档问答 36:34 38.LangChain整合维基...
RAG的工作原理可以分为以下几个步骤: 1.接收请求:首先,系统接收到用户的请求(例如提出一个问题)。 2.信息***检索(R):系统从一个大型文档库中检索出与查询最相关的文档片段。这一步的目标是找到那些可能包含答案或相关信息的文档。 3.生成***增强(A):将检索到的文档片段与原始查询一起输入到大模型(如chatGP...
例如,客悦智能客服系统就可以借助LangChain4j的RAG技术,通过更准确地理解和回应用户的问题,提升客户满意度和服务质量。总之,LangChain4j的Easy-Rag和RAG APIs是NLP领域中的一项重要技术革新,它们为开发者提供了便捷、高效的RAG解决方案,将助力LLM技术迈向更高的台阶。
这应该是B站讲的最好的LangChain4J+大模型全解:从知识库RAG实战到Agent开发,全程干货,保姆级教程!【附完整项目源码】共计23条视频,包括:1.介绍、2.快速开始、3.deepseek和Qwen大模型接入等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
由于目前比较火的chatGPT是预训练模型,而训练一个大模型是需要较长时间(参数越多学习时间越长,保守估计一般是几个月,不差钱的可以多用点GPU缩短这个时间...
RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心思想是:将传统的信息检索(IR)技术与现代的生成式大模型(如chatGPT)结合起来。 具体来说,RAG模型在生成答案之前,会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息,输入到生成模型中,从而生成更为准确和信息丰富的文...
LangChain ├── core │├── src ││├── main │││├── java │││└── cn.jdl.tech_and_data.ka │││├── ChatWithMemory │││├── Constants │││├── Main │││├── RagChat │││└── Utils │││├── resources │││├── log4j2.xml │││...