如何将具体业务知识融合到大语言模型里,是问答应用落地需要考虑的一个重要问题。 如果公司没有足够的训练数据或算力,或者是不想提高成本,但又想要实现基于本地知识的问答应用,可以借助私域数据Embedding和向量数据库(语义检索、向量相似度匹配)的技术,结合LLM的既有知识,以及概括、推理、扩展等能力,提升回答的准确性和...
(预测)第一代知识库问答系统的策略调优很可能是“有LLM经验 且思维足够灵活的 搜索人”的主场。 下一代的知识库问答系统是什么样还不清楚。 标题说遥望到了墓碑,是指“感觉看到了头”的意思。 0、前言 在3个月之前,我写过一篇讨论长文档/知识库 问答系统构建的策略方面的文章 思考如何设计 可靠的长文档问答系...
然后embeding成向量，存储到向量数据库，作为知识库，然后问答时从知识库查询，将查询到的向量以及匹配的...
整个向量检索到最后 LLM 生成的整体链路很长。需要对文本切分,然后向量化之后存储到向量数据库中。然后需要进行 KNN 检索最相似的 K 个文本片段,拼接成提示词去调用 LLM。这几个步骤都有可能出现问题,导致带来连锁反应,使得最后结果的可信度满足不了客户效果。 从整体流程梳理,细节的问题主要集中在下面几点: 1...
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...
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。
最近一直想基于RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)和大语言模型(Large Language Model, LLM)技术搭建一套属于自己的个人知识库,以为会涉及到诸多复杂的流程,包括模型调用、界面开发等。今天找到了一点资料,发现特别简单,花了几分钟实现了一下,主要用到了三个软件: ...
LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用,且解读langchain-ChatGLM项目的关键源码,不只是把它当做一个工具使用,因为对工具的原理更了解,则对工具的使用更顺畅 其中,解读langchain-ChatGLM项目源码其实不易,因为涉及的项目、技术点不少,所以一开始容易绕晕,好在根据该项目的流程一步步抽丝剥茧之后,给大家呈现了清晰...
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,搭配已有的额外知识库,找寻到同它相关的那些知识。 Background,RAG Paradigm 上图下方就是 RAG 常用的方法,通过 Embedding 和向量数据库达到检索增强的效果。具体来说,RAG 就是...
该项目受 GanymedeNil 的项目 document.ai,和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B、 ClueAI/ChatYuan-large-v2 等大语言模型的接入 该项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese,LLM 默认选...