检索增强生成(RAG)实践:基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation,RAG)应时而生,成为 AI 时代的一...
最近对检索增强生成(RAG)进行了住哪里,并总结了三种最近发展的模式: 初级RAG, 高级RAG 模块化 RAG。 高级RAG 范式由一组技术组成,旨在解决原始 RAG 的已知局限性。本文首先讨论这些技术,这些技术可以分为检索前、检索和检索后优化 在后半部分中,您将学习如何在 Python 中使用 Llamaindex 实现简单的 RAG 管道,然...
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。 LlamaIndex的优势是自带向量...
我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的MistralLLM模型。 在开始之前,让我们先了解一下相关术语。 术语解释 LlamaIndex是构建LLM(大型语言模型)应用的领先数据框架。LlamaIndex为构建RAG(检索增强生成)应用的各个阶段提供了抽象。像LlamaIndex和LangChain这样的框架提供了抽象层,使得应用程序不会紧密绑定到任何特定LLM的API...
LlamaIndex 是一个基于 LLM 的应用程序的数据框架,受益于上下文增强。 这种 LLM 系统被称为 RAG 系统,代表 “检索增强生成”。LlamaIndex 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。
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。
上面的示例演示了如何使用 Together 和 LlamaIndex 构建 RAG（检索增强生成）系统。通过利用这些工具的强大功能，你可以创建一个生成模型，通过从向量存储中检索相关数据提供准确和最新的响应。参考链接：Jupter Notebook：https://github.com/mcks2000/llm_notebooks/blob/main/notebooks/together.ipynb 点赞关注 二...
增强：增强通常指的是将检索到的信息与原始查询一起输入到序列模型中，以增强模型对上下文的理解。在这个...
在Llamaindex中使用百炼提供的检索增强服务 开始 前提条件 您需要已获取API Key并配置API Key到环境变量。 如果需要指定业务空间,还要获取指定业务空间的“业务空间ID”。具体操作,请参见如何使用业务空间。 在Python编程工具的终端中执行以下命令安装DashScopeCloudIndex的安装包(您的Python版本要求:>=3.8 且 <=3.12)...
LlamaIndex和LangChain是用于构建具有分层索引、增强控制和广泛功能覆盖的搜索和检索应用的库。LlamaIndex...