一旦用户输入了内容,我们将这个输入添加到消息历史中,并显示聊天机器人的消息历史。 ifchatbot:formsginst.session_state.messages:st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])ifprompt:=st.chat_input(placeholder=f"Hello ! Ask me anything about {uploaded_file.name} "):st.session_state.messages...
3.检索增强生成(RAG) 这里作者引用一下LangChain的RAG流程图,并详细解释一下其思路: 为了让LLM可以获取真实实时的信息,来自其他数据库、用户输入、互联网爬取的文本图像数据会通过Embedding模型向量化被存储到向量数据库中,然后每次模型调用时都会先去检索向量数据库,将向量(余弦)相似度最高的检索结果反馈,通过提示词...
1. 用本地LLM创建聊天机器人(Creating a chatbot with a local LLM) 2. 为本地文件构建RAG系统 3. 将两者结合起来:支持 RAG 的聊天机器人 4. 升级为代理(Agent) 概括 译者概括: 翻译自 Ming的“Comparing LangChain and LlamaIndex with 4 tasks”,翻译时有一些小调整和优化。 原文地址:lmy.medium.com/...
LlamaIndex 🦙(@llama_index):利用Llama3在@GroqInc、@chainlit_io和@llama_index上构建一个高速的RAG聊天机器人。这是Jayita B.提供的一个很棒的资源,教你如何不仅构建一个先进的RAG索引/查询管道,还将其转化为具有快速响应的全栈应用程序。 利用Llama3在@GroqInc、@chainlit_io和@llama_index上构建一个高速...
【AI大模型】3天构建一个AI Chatbot聊天机器人,2025版最系统全面的AI大模型教程(LLM+RAG+Open AI+GPT+生成式AI) 5813 119 23:09 App 【喂饭教程】ollama+FastGPT快速搭建本地知识库,免费、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 1536 83 31:43 App 基于Qwen2.5-3B,本地部署LightRAG!原理...
基于我个人的经验,使用 LlamaIndex 构建的 RAG 应用程序相比使用 LangChain 开发的程序往往能生成更准确的响应。 Ollama [Ollama](https://github.com/ollama/ollama) 是一个轻量且灵活的框架,旨在将大型语言模型(LLM)部署到个人电脑上。它通过一个与 OpenAI 兼容的直观 API 简化了 LLM 的开发、执行和管理...
1、从零开始学习RAG 2、How do domain-specific chatbots work? An Overview of Retrieval Augmented ...
Document search and retrieval，LLM augmentation，Chatbots and virtual assistants，Data analytics， ...
检索增强生成(RAG)是一种用于增强自然语言语言模型(LLM)的范式,可以使用自定义数据进行增强。它一般包括两个阶段: 1.索引阶段:准备知识库,2.查询阶段:从知识库中检索相关上下文,以帮助LLM回答问题。 LlamaIndex提供了必要的工具集,使得这两个步骤变得非常容易。让我们详细探讨每个阶段。
LlamaIndex通过连接到这些数据源并将这些数据添加到LLMs已有的数据中来解决这个问题。这通常被称为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)。RAG使你能够使用LLMs查询你的数据、转换它,并产生新的洞见。你可以询问有关你数据的问题,创建聊天机器人,构建半自主代理等等。