By default, we use OpenAI for both the builder agent as well as the generated RAG agent. Add.streamlit/secrets.tomlin the home folder. Then put the following: openai_key = "<openai_key>" Then run the app from the "home page" file. ...
下面,将介绍如何启动RAG-GPT项目和使用这三个模块,将RAG-GPT集成到你的网站只需要5个步骤:1. 下载源代码,通过Git克隆RAG-GPT的GitHub仓库:git clonehttps://github.com/open-kf/rag-gpt.git&& cd rag-gpt2.配置环境变量[!NOTE]我们首先需要下载&安装Ollama。然后下载Embedding模型和LLM底座模型。Ollama启动默认...
A simple RAG demo based on WPF and Semantic Kernel. SimpleRAG是基于WPF与Semantic Kernel实现的一个简单的RAG应用,可用于学习与理解如何使用Semantic Kernel构建一个简单的RAG应用。 GitHub地址:https://github.com/Ming-jiayou/SimpleRAG 主要功能 AI聊天 支持所有兼容OpenAI格式的大语言模型: 文本嵌入 支持所有兼...
github:ArronAI007/Awesome-AGI11 人赞同了该文章 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...
GitHub地址:https://github.com/Ming-jiayou/SimpleRAG 主要功能 AI聊天 支持所有兼容OpenAI格式的大语言模型: 文本嵌入 支持所有兼容OpenAI格式的嵌入模型: 简单的RAG回答 简单的RAG回答效果: 对比不使用RAG的回答: 使用Ollama本地离线体验SimpleRAG 来到SimpleRAG的GitHub参考,注意到这里有个Releases: ...
RAG serves as a technique for enhancing the knowledge of Large Language Models (LLMs) with additional data. While LLMs possess the capability to reason about diverse topics, their knowledge is restricted to public data up to a specific training point. To develop AI applications capable of reason...
ChatQA-1.5项目地址：https://chatqa-project.github.io/ 检索增强生成技术，简称为RAG（Retrieval-Augmented Generation），被广泛适用于LLM的定制化，尤其是知识密集型的NLP任务。可以帮助模型在不改变权重的情况下掌握「长尾知识」和最新信息，并适应到特定的领域。通常情况下，RAG的工作流程大致是：对于给定问题，由...
https://github.com/phidatahq/phidata/tree/main/cookbook/llms/groq/rag 对于词嵌入(Embeddings),选择使用 Ollama 或 OpenAI。 1. 创建虚拟环境 python3 -m venv ~/.venvs/aienv source ~/.venvs/aienv/bin/activate 2. 导出你的 Groq API 密钥 ...
开源地址:https://github.com/phidatahq/phidata 04 开源的 RAG 引擎 RAGFlow 是由开发者 infiniflow 开源,目前已经获得了 5.2K 的 Star。该项目是一个开源的 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)引擎,基于深度文档理解,为不同规模的企业提供简化的 RAG 工作流程。
基于上述RAG步骤,接下来我们将使用代码完成它。 开始搭建 1. 依据Ollama使用指南完成大模型的本地下载和的运行。 # LLM ollama pull llama3 #Embedding Modelollama pull nomic-embed-text 2. 安装langchain、langchain-community、bs4 pip install langchain langchain-community bs4 ...