【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...
【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...
使用Llama-3 在本地运行自己的 RAG 应用程序 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 的新 Python 文件并添加以下代码: import streamlit as stimport ollamafrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_community.document_loa...
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 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态(比如:MySQL),也可以表现为一套非结构化的文档体系(比如:文件、图图片、音频、视频等),甚至可能是两者兼具的综合形式。 第二、分块处理(Chunking...
【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。
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,...
在Langchain框架中,可以构建一个RAG链来实现问答功能。RAG链包含两个主要部分:检索器和生成器。检索器负责从Chroma向量数据库中检索与查询相关的文档,而生成器则利用LLama3模型根据检索到的文档和查询生成回答。 4. 系统集成与测试 将构建好的RAG链集成到应用程序中,并进行测试以确保系统的稳定性和准确性。在测试过...
准备运行本地Llama 3 RAG应用程序 在我们开始之前,请确保安装了以下必备组件: Python 3.7 or higherStreamlitollamalangchainlangchain_community 您可以通过运行以下命令来安装所需的库: pip install streamlit ollama langchain langchain_community 使用Llama-3在本地运行自己的RAG应用程序的分步指南 ...
RAG实践 RAG需要从向量数据库检索上下文然后输入LLM进行生成,因此需要提前将文本数据向量化并存储到向量数据库。主要步骤如下: 准备文本资料 将文本分块 嵌入以及存储块到向量数据库 新建一个python3项目以及index.py文件,导入需要用到的模块: from langchain_community.document_loaders import TextLoader # 文本加载器 ...
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,...