我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 (RAG) 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能,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,检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中,我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向...
表4展示了RankRAG和最新基线ChatQA，在使用不同参数量的Llama2作为骨干时的性能表现。可以看到，RankRAG在各种类型和规模下，性能都有提升——分别在7B/13B/70B变体上提高了7.8%/6.4%/6.3%。- 不同检索器的性能表现 图3展示了RankRAG和ChatQA-1.5在三项代表性任务中，使用不同密集检索器（DPR和Contriever...
https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_rag_agent_llama3_local.ipynb 方式一:自适应 RAG 路由,将问题路由到不同的检索方法。 方式二:纠正性 RAG 后备方案,如果文档与查询不相关,则回退到网页搜索 Web Browser。 方式三:自我 RAG 进行自我纠错,修正包含幻觉或未回答问题...
【LLAMA3模型】100%实现本地部署+RAG知识库检索!从环境配置到实战,零基础也能轻松看懂!共计7条视频,包括:1-llama3模型下载与配置安装、2-环境相关配置解读、3-工具调用流程拆解等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
简介:Llama-3 用于 RAG,增强大语言模型的性能,整合外部知识。关键组件包括:1) 自定义知识库,存储更新的信息;2) 分块处理,拆解文本便于管理;3) 嵌入模型,转化多模态数据为数值向量;4) 向量数据库,快速检索相似性;5) 用户聊天界面,交互平台;6) 查询引擎,获取上下文生成响应;7) 提示词模板,结合查询与知识生成提...
总之,通过利用 Meta 的大型语言模型等尖端技术的力量Llama-3,以及 等复杂的方法HyDE,并利用 的功能Ollama,我们准备构建无与伦比的 RAG 管道。通过对top_k、chunk_size、 和等关键超参数进行细致的微调chunk_overlap,我们可以将准确性和有效性提升到新的高度。先进工具和细致优化的融合有望释放我们系统的全部潜力,...
通过结合LLama 3的生成能力和ElasticSearch的检索能力,我们可以构建出一个高效、精准的响应式问答系统。该系统不仅能够快速响应用户的问题,还能够提供有深度、有洞察力的回答。随着技术的不断进步和数据的不断积累,RAG系统将在更多领域发挥重要作用,为用户带来更加便捷、智能的信息获取体验。希望...
llm = ChatOllama(model="llama3", temperature=10) rag_chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} # 上下文信息 | prompt | llm | StrOutputParser() ) # 开始查询&生成 query = "What did the president mainly say?" ...
重排(rerank):选择最相关的块。 混合搜索(hybrid search):结合关键词搜索 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 searching15:00 教程 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发...
本文指导读者如何结合Ollama、Llama 3和Milvus搭建高效的检索增强生成(RAG)系统,创建一个能解答特定问题的Q&A聊天机器人。 1 RAG概述 RAG,即检索增强生成,是一种通过融合额外的数据源来提升大型语言模型(LLMs)性能的技术。一个典型的RAG应用流程包括: 索引:这涉及从数据源中提取数据,并在Milvus中进行加载、分割和存...