它允许直接索引和嵌入文档页面，从而避免了复杂的提取流程，实现了更灵活和健壮的多模态 RAG 框架。
一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4V API(platform.openai.com/doc)的发布。GPT-4V是一个多模态模型,可以接收文本/图像,并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型:LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里,大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增...
【新智元导读】来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。在需要大量事实知识的文本生成任务中，RAG成为了常用的LLM部署技巧。但佐治亚理工学院和英伟达最近发表的一篇...
Agentic RAG:(可以推理设计pipeline)。 改进、分解整合提问。 先过滤元数据。 Corrective RAG Agent :retrieval-knowledge refinement/web searching 15:00 教程3 2 评论 UP主投稿的视频 热门评论(0) 按热度 请先登录后发表评论 (・ω・) 表情 发布 看看下面~来发评论吧立即预约 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩...
新智元报道 编辑:乔扬 好困【新智元导读】来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架,简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线,用微调的方法交给同一个LLM完成,结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。在需要大量事实知识的文本生
使用Llama-3在本地运行自己的RAG应用程序的分步指南 步骤1:设置Streamlit应用程序 首先,让我们设置Streamlit应用程序的基本结构。创建一个名为app.py的新Python文件并添加以下代码: import streamlit as st import ollama from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter ...
LLAMA图谱RAG,轻松上手! 嘿,大家好!今天我想和你们聊聊如何用LLAMA知识图谱RAG(关系抽取)来构建一个知识图谱。这个过程其实并不复杂,只要你有耐心和一些基本的知识,你也能轻松上手。下面我会详细讲解一下这个过程。 定义实体和关系集合 📜 首先,你得搞清楚你的知识图谱要包含哪些实体和它们之间的关系。比如说,如...
ChatOllama是我基于Ollama和Nuxt 3开发了一款简单的Web应用,演示100%本地化RAG应用的实现。代码开源于GitHub: https://github.com/sugarforever/chat-ollama ChatOllama支持的功能: 本地大模型的管理 基于本地模型的聊天 Ollama服务器的设置 创建知识库
通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能,我们将创建一个应用程序,让用户能够与网页进行交互式对话,检索相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中,我们将逐步介绍设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向量存储以及实现 RAG 链以提供卓越用户体验的过程。
这里使用的 LLM 是Llama-3,它在本地运行,这要归功于 Ollama。最终响应将在用户界面上显示。 第七、提示词模板(Prompt Template) 为RAG 系统生成合适提示词的过程,可以是用户查询和自定义知识库的组合。 这作为输入给 LLM,生成最终的回复。