检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)是一种强大的工具,它通过将企业外部知识整合到生成过程中,增强了大语言模型(LLM)的性能。 RAG本质上是 通过工程化手段,解决LLM知识更新困难的问题。其核…
这次介绍个人知识库软件 AnythingLLM。 安装 目前语言大模型越来越融入日常办公生活与学习。阅读是常规学习方式,但有了大模型,我们学习方式可以改为与模型进行交流。比如我们可以与模型就某一本书进行深入交流。 这就是 AnythingLLM 主要的作用。 https://anythingllm.com/anythingllm.com/ ...
LLM学习(3)——搭建知识库 3.1.1 词向量 词向量(Word embedding),又叫Word嵌入式自然语言处理(NLP)中的一组语言建模和特征学习技术的统称,其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲,它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。 3.1.2 词嵌入 将单词映射到实向量的...
对应到上面的应用架构图,在 LLM 层,大语言模型会的知识不足以完成任务,此时我们需要借助其他的工具,来获得额外知识,可能在之前是昂贵的专家资源或者是 Fine-Tuning 微调模型。但是现在 RAG 它能解决这个问题,它可以辅助 LLM 获得额外的知识、数据,亦或是文档。RAG 在用户提交相关任务时,会将提问的问题进行解析,搭...
大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上,RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库,所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法,让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。
**本文主要论证从零开始搭建爬虫->向量数据库->LLM大模型知识库过程,文章中不依赖任何爬虫、LangChain、Chat GLM等框架,从最原始角度通俗易懂、直观的解读大模型与向量数据库结合过程,给大家提供现阶段热门企业大模型解决方案建设思路和方向。** 目前流行的中文开源大模型非ChatGLM(智普)、baichuan(百川)等莫属。虽...
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！基于FastGPT可以实现像AI客服、聊天、知识库、自动数据预处理、自动数据预处理等场景，还能对外提供API，目前该项目已支持基于Docker的私有化部署方案...
MaxKB是基于LLM大语言模型的知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它支持开箱即用,无缝嵌入到第三方业务系统,并提供多模型支持,包括主流大模型和本地私有大模型,为用户提供智能问答交互体验和灵活性。 想要实现MaxKB的快速部署,一台性能强劲的服务器是不可或缺的,配置尽量高一点,不过也可以低配例如1H1G也行,用...
2024年3月,1Panel应用商店在“AI/大模型”产品类别中正式上架MaxKB开源项目,目前已经累计了超过3,000次下载。MaxKB是1Panel官方出品的开源子项目(github.com/1Panel-dev/MaxKB)。 MaxKB是一款基于LLM(Large Language Model)大语言模型的知识库问答系统。MaxKB的产品命名内涵为“Max Knowledge Base”,为用户提供强...
基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库 简介: 要基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库,你需要遵循以下步骤: 确定目标:首先,你需要明确你的知识库的目标。这可能是用于回答特定领域的问题、提供个性化的建议或者用于其他目的。 收集数据:接下来,你需要收集与你目标相关的数据。这可能包括文本、图像、音频等多种...