工具类 llamaindex_rag_util.py 测试类 main.py 背景和实验需求 实验背景和目的 实验目的1: 实验下传统的RAG,但是基于LlamaIndex: 整个过程会分为3块: 基于语料包来构建索引 基于索引来查询 查询结果给到LLM构造最终响应 实验目的2: 研究LlamaIndex框架的底层原理 其他发现 还有一些发现: 对于LLM大模型, 这里使用...
幻觉是在处理大型语言模型(LLMs)时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本,但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源,如提供事实信息的数据库或知识图谱。 矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作,知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和...
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示,RAG为LLM提供了有用的上下文,以产生基于事实的输出。 但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来...
RAG(检索增强生成) 就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将 RAG 的核心理解为 “检索 + 生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和 Prompt 工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 从RAG 系统的...
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。
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...
LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 HuggingFace教程 8482 43 【B站最详细】使用Ollama+fastGpt搭建一个全能知识库!专属自己!支持多种文件类型,实现本地化大型模型部署,效果非凡! AI大模型老马 1308 90 大模型RAG企业项目实战:手把手带你完成基于LangChain实现RAG检索增强,原理讲解+代码解析,看完就能跑通!LLM大...
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...
Retrieval-Augmented Generation(RAG)检索增强生成，是用来在大语言模型的应用中对输出进行优化，让大语言...
检索增强生成(RAG)是一种创新的方法,它将搜索系统的检索能力与 LLM 相结合,以达到精准查询的效果。 RAG 系统开发中,一个至关重要的参数是chunk_size,这个参数决定了系统的效率和性能。那么,如何辨别检索的最佳块大小?这正是 LlamaIndex 响应评估模块派上用场的地方。