第一阶段:简单RAG(Naive RAG)代表早期的RAG框架和方法,就如文章开始,概述了一个典型的RAG系统,通常由索引(Indexing)、检索(Retrieval)和生成(Generation)三个部分构成,文档被分块后,进行向量化,再基于查询进行相似性检索,然后返回的上下文用于生成答案。 第二阶段:高级RAG(Advanced RAG)则在进行检索之前对查询内容进行...
LlamaHub提供了数百种连接器可供选择。 索引(Indexing):这意味着创建一个允许查询数据的数据结构。对于LLM来说,这几乎总是意味着创建向量嵌入(即数据的语义的向量表示),以及许多其他元数据策略,以便于准确地找到上下文相关的数据。 存储(Storing):一旦您的数据被索引,您几乎总是会想要存储您的索引以及其他元数据,以...
LlamaIndex通过节点后处理器支持这种以时间排序的检索策略,增强了系统的实用性和效率。 对齐优化: 这一策略主要针对文档间的对齐问题和差异性问题。对齐处理包括设计假设性问题,可以理解为每一个 chunk 生成一个假设性提问,然后将这个问题本身也嵌合到 chunk 中。这种方法有助于解决文档间的不一致和对齐问题。 混合检...
在介绍RAG-GPT项目之前,我们首先要理解RAG的基本原理,RAG在问答系统中的一个典型应用主要包括三个模块,分别是: - Indexing(索引):将文档分割成chunk,编码成向量,并存储在向量数据库中。 - Retrieval(检索):根据用户输入query和向量数据库中chunks语义相似度检索与问题最相关的前k个chunk,形成本次问答的上下文。 - ...
2.在Indexing和Retrieval阶段,索引和检索阶段支持向量数据库、类ES的BM25索引数据库,增强了索引和检索的准确性; 3.在Generation阶段,构建prompt时引入了历史对话作为上下文进行结果生成。 用RAG-GPT 5分钟搭建智能问答系统 RAG-GPT的基本组成分为三部分: 一是智能问答后端服务 二是管理后台系统 三是用户使用的chatbot ...
{// 从文件中读取文档val document=document("filename.txt")// 将文档切割成 chunkval chunks=document.split()// 建立索引store.indexing(chunks)}querying{// 进行相关性查询val revelant=store.findRelevant("Hello World")// 结合 Lost in the Middle 的长上下文重新排序val results=revelant.lowInMiddle(...
store.indexing(chunks) } querying { val results = store.findRelevant("Hello World").lowInMiddle llm.completion { "// 结合 results 处理 prompt" } } } 上面的代码段非常言简意赅的表达 RAG 的过程。简单来说,一个 RAG 分为 Indexing 和 Querying 两个阶段: ...
Indexing Storage(向量化存储):将生成的向量化表示存入向量数据库,并保存和原始内容的关联键。循环进行第一和第二步,将高质量的知识库进行向量化表示后,存入向量数据库中 ... Post Processing(query后处理):当应用进行query查询的时候,我们使用相同的向量模型(embedding model)创建query的向量化表示,然后使用某种相似度...
第 1 阶段：分块（也称为编制索引）chunking (also known as indexing)收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型，以生成嵌入的块，并将这些嵌入存储在向量数据库中。第2阶段：查询 当用户发送查询时，如 "我的保险单是否能够支付某种药物 X"，大语言模型会将此查询转换为embedding，我们称之为 ...
第1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking(also known as indexing) 收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据库中。 第2阶段:查询 当用户发送查询时,如 “我的保险单是否能够支付某种药物 X”,大语言模型会将此查询转换为embedding,我们称之为 QUERY_EMB...