二、“从小到大”检索类型 2.1 父文档检索 首先检索与查询最相关的较小数据段,然后将相关的较大的父数据块作为上下文传递给LLM(大型语言模型)。在LangChain中,可以使用ParentDocumentRetriever来完成。 2.2 句子窗口检索 句子窗口检索首先检索与回答查询最相关的特定句子,然后返回该句子上下文几个句子来为LLM提供更多的...
基于嵌入的检索最适合使用较小的句子。因此,基本上使用基于句子的检索,我们将用于搜索相关块的块与传递给LLM进行合成的最终文档解耦。让我们实现一个句子窗口检索器。 二、加载文档 我们需要执行的第一步是加载文档。我们将再次使用我们在过去其他文章中使用的工会演讲数据。以下是我们加载文档代码: from llama_index i...
(1)检索:从Index中找到与查询最相关的文档。最常见的是“top-k”语义检索,还有其他检索策略。 (2)后处理:可选地对检索到的节点进行重新排序、转换或过滤,例如要求附带特定元数据等。 (3)响应合成:将查询、最相关数据与提示结合,发送给LLM以返回响应。 下面,我们自定义一个检索器以使用不同的top_k数字,并添加...
LlamaIndex.发布了新的技术:动态章节检索(Dynamic Section Retrieval)#ai##程序员# 传统RAG(检索增强生成)中,文档的章节结构可能会被忽略,导致检索的内容是章节的片段,无法保留完整的上下文。而动态章节检索通过在检索时使用章节的元数据,保证了检索内容的完整性。
在信息爆炸的时代,如何快速、准确地从海量数据中检索出所需信息,成为了企业和个人面临的重大挑战。LlamaIndex,作为一个假设的但富有代表性的信息检索框架,融合了最新的索引技术和查询优化算法,能够帮助我们构建高效的信息检索系统。本文将通过简明扼要的方式,引导您从零开始,构建并优化一个基于LlamaIndex的信息检索系统。
LlamaIndex 是一个RAG检索增强生成框架, 提供了必要的抽象,可以更轻松地摄取、构建和访问私有或特定领域的数据,以便将这些数据安全可靠地注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。 引入新知识时,RAG效果比fine tune好,可控性更强。RAG将新知识注入预训练的语言模型,通过简化问题来减少幻觉。
Llama-index是一种创新的索引结构,专为大规模数据集设计。它采用了一种高度压缩的数据表示方式,能够在保持高效查询性能的同时,显著减少存储空间的占用。Llama-index的核心在于其精心设计的压缩算法和索引结构,使得数据检索过程变得既快速又准确。图1:Llama-index结构示意图!
如果您使用过矢量数据库,那么一定听说过RAG,它是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)的缩写,是一种在无需重新训练的情况下,将新数据引入大语言模型(LLM)的方法。而LlamaIndex(https://docs.llamaindex.ai/en/stable/)则是一个专注于检索的工具,可被用来协助您“丰富”数据的提示。
本指南通过使用我们的OpenAIAssistantAgent基准测试OpenAI Assistant API中的检索工具。我们对Llama 2论文进行测试,并与简单的RAG管道的生成质量进行比较。 %pip install llama-index-readers-file pymupdf %pip install llama-index-agent-openai %pip install llama-index-llms-openai ...
在这篇博文中,我们介绍了一种全新的 LlamaIndex数据结构:文档摘要索引。我们描述了与传统语义搜索相比,它如何帮助提供更好的检索性能,并通过一个示例进行了介绍。 背景 大型语言模型 (LLM) 的核心场景之一是对用户自己的数据进行问答。为此,我们将 LLM 与“检索”模型配对,该模型可以对知识语料库执行信息检索,并使用...