具体而言,它先于外部知识库中精准检索与用户输入相匹配的信息片段,之后将这些信息有机整合,进而生成在准确性与丰富度上均有显著提升的回答内容,以此助力大型语言模型更好地完成各类任务并提升输出质量。 从技术架构来讲,RAG 系统通常由两部分组成:一个是检索器(Retriever),另一个是生成器(Generator)。 检索器的任务...
LlamaIndex 是一个基于LLM的应用程序的数据框架,该应用程序受益于上下文增强,是典型的RAG系统。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。 如果对比RAG综述里面关于RAG的描述,显然llamaIndex属于Modular RAG的范畴。
本期教程将带你了解如何用Amazon Llama Index构建基本和高级的RAG管道,通过预处理文档、索引向量和处理用户查询来优化你的生成式AI工作流程。 *上述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用,亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和/或了解行业前沿技术选择推介该服务。
LlamaIndex作为RAG应用开发的利器,在自然语言处理领域展现出了强大的实力和广泛的应用前景。通过结合外部知识库和语言模型的优势,RAG技术为用户提供了更加精准和可靠的回答。而LlamaIndex作为RAG应用开发的重要工具之一,为开发者提供了便捷高效的开发环境和资源支持。未来,随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,LlamaIndex...
在这篇文章中,我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库,结合RAG技术(检索增强生成)来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
在大数据和人工智能技术日新月异的今天,图分析技术和信息检索与生成模型结合的技术(RAG)在众多领域展现出了巨大的应用潜力。LlamaIndex,作为一个专为LLM(大型语言模型)应用设计的数据框架,正是连接LLM与私有数据、提升AI应用定制化能力的桥梁。本文将深入探讨如何使用LlamaIndex框架搭建RAG应用的基础实践。一...
在构建基于LlamaIndex的RAG应用时,我们需要考虑应用的架构设计。一个典型的RAG应用架构包括以下几个组件:框架(Framework):采用LlamaIndex等框架,可以简化开发过程,加速应用的部署和迭代。LlamaIndex框架提供了丰富的API和工具,使得开发者可以轻松地实现数据的加载、文本分割、嵌入、存储、检索和生成等功能。 大语言模型(LLM...
确定 RAG 系统的最佳chunk_size不仅需要直觉，还需要实证证据。借助 LlamaIndex 的响应评估模块，您可以实验各种大小，并基于具体数据做出决策。在构建 RAG 系统时，请始终记住，chunk_size是一个关键参数。请投入时间来仔细评估和调整您的chunk_size，以获得最有价值的结果。参考链接：Jupter Notebook：https://github...
随着大语言模型(LLM)技术的发展,RAG(Retrieval Augmented Generation)技术得到了广泛探讨和研究,越来越多的高级 RAG 检索方法也随之被人发现,相对于普通的 RAG 检索,高级 RAG 通过更深化的技术细节、更复杂的搜索策略,提供出了更准确、更相关、更丰富的信息检索结果。本文首先讨论这些技术,并基于 Milvus 给出一个实现...
主题原文:“Building Advanced RAG Over Complex Documents” 报告概要内容如下: 技术报告强调了数据质量(RAG is only as Good as your Data)在构建高效RAG系统中的核心作用,并探讨了如何通过引入Agent的概念来克服RAG的局限性,实现更复杂、更动态的查询处理和任务执行。通过工作坊和实践指导,提供了将这些理论应用到...