在AI 应用中,RAG(Retrieval-Augmented Generation) 作为大模型(LLM)与外部知识结合的重要技术,极大提升了模型的实时性和准确性。然而,现有的 RAG 框架(如 LangChain、LlamaIndex)往往不能完全满足企业或特定业务需求。因此,定制化 RAG 框架 变得尤为关键。 本篇文章将介绍如何定制自己的 RAG 框架,并重点
一、整体流程概述基于 LlamaIndex 构建学术论文 RAG (检索增强生成) 系统的完整流程: 该流程包括以下关键步骤: PDF 转 Markdown:使用 VikParuchuri/marker(个人研究免费,商用收费)将 PDF 论文转换为结构化 M…
我们将探索如何使用Meta AI的尖端Llama 3语言模型构建一个强大的检索增强生成(RAG)应用程序。通过利用Llama 3的功能和RAG技术,我们将创建一个应用程序,允许用户与网页进行交互式对话,检索相关信息并对用户查询生成准确的响应。在本教程中,我们将深入了解设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和矢量存储以及实现RAG...
Ollama支持的LLM中包含了聊天模型和文本嵌入模型(Embedding Models),这正是RAG应用所需要的。基于Ollama,我们能够实现100%本地化的RAG应用。 ChatOllama 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 Chat...
使用LlamaIndex进行简单RAG业务 实际上LlamaIndex与LangChain一样都只是一个框架,只是简化开发难度的工具。而RAG业务,一般都是一些搞人工智能中小企业的噱头。或许是老板一时心血来头,觉得不能落后于潮流。而实际上这个业务很难赚钱和变现。 实际上AI应用这种东西就是给那些不用AI的人使用的,让他们觉得这东西很高大上...
使用Llama-3 搞定 RAG 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)是一种强大的工具,它通过将企业外部知识整合到生成过程中,增强了大语言模型(LLM)的性能。 让我们探索 RAG 的关键7大组成部分。 第一、自定义知识库(Custom Knowledge) 定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合,它构成了 RAG 的...
在LlamaIndex中实现RAG技术,主要涉及到数据的加载、索引构建、查询分析和结果评估等步骤。数据加载:将数据从原先所在的地方(如文本文件、PDF、其他网站、数据库、API等)加载到LlamaIndex系统中来。LlamaIndex提供了丰富的连接器供选择,可以方便地连接到各种数据源。 索引构建:创建一种数据结构,允许查询数据。在大语言模...
1.RAG 系统架构 RAG(检索增强生成) 就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将 RAG 的核心理解为 “检索 + 生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和 Prompt 工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案...
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。
【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...