use_fast=False) self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token # 初始化RAG组件 self.rag_tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(rag_name_or_path) self....
这里主要基于文档的nodes、不同的引擎,生成RAG的测试数据 importosfromllama_index.core.llama_dataset.generatorimportRagDatasetGeneratorfromllama_index.core.prompts.baseimportPromptTemplatefromllama_index.core.prompts.prompt_typeimportPromptTypefromllama_index.core.llama_datasetimportLabeledRagDatasetfromllama_index....
fn=ollama_rag_chroma_web_content, inputs=[gr.Textbox(label='web_url',value='https://vuejs.org/guide/introduction.html',info='爬取内容的网页地址'), 'text', gr.Slider(0,1,step=0.1), gr.Slider(0,1,step=0.1)], outputs='text', title='Ollama+RAG Example', description='输入网页的...
评估RAG 应用需要用到几个评估实体,分别是: Question: 指用户输入的问题,RAG 应用通过问题检索到相关的文档上下文 Context: 指检索到的文档上下文,RAG 应用检索到相关文档后会将这些上下文结合用户问题一起提交给 LLM,最后生成答案 Answer: 指生成的答案,RAG 应用将问题和上下文提交给 LLM 后,LLM 会根据这些信息来...
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...
This example application is designed to show how LlamaIndex applications can be deployed on Koyeb. Getting Started Follow the steps below to deploy and run the LlamaIndex RAG application on your Koyeb account. Requirements You need: a Koyeb account to successfully deploy and run this application...
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...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。
Llama chatbot with RAG (Retrieval Augmented Generation) Specialized Llama use cases: Ask Llama to summarize a video content Ask Llama questions about structured data in a DB Ask Llama questions about live data on the web Build a Llama-enabled WhatsApp chatbot Repository Organization This repository...
当调用我们的RAG管道时,Content字段用于向量搜索。所有其他字段都作为元数据包含在矢量数据库中。注意,保存这些元数据是至关重要的,因为它们在用户的前端演示中至关重要。 接下来,让我们看看如何实现这一点。 复制 from haystack import Pipeline, Document