RAG(Retrieval Augmented Generation)应运产生实际上,上面提到的思路,早在2020年5月就由meta和伦敦学院及纽约大学的研究者在论文《 Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 》提出,并起名为Retrieval Augmented Generation,即RAG,中文翻译为检索增强生成。 其架构的工作流程比较简单清晰,如下图: 整体分为...
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_NAME, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True, device_map="auto", quantization_config=quantization_config ) generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME) generation_c...
RAG理论来自于2020年Facebook的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成,原文:https://arxiv.org/abs/2005.11401)。RAG的核心思想是在大模型生成回答之前,先从一个知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成准确的回答。 一般来说R...
相对于最新推出的“Assistant API” ,感觉这种方式在工程化的显得不够灵活和直接,不是很“智能”,目前“fine-tuning model”最高也只能支持GPT-3.5系列模型。如下图: 检索增强生成(RAG)技术概述和应用 通过上一章的介绍,你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP系列大模型进行...
RAG是Retrival Augmented Generation的首字母简写,它将检索系统与大语言模型(LLM - Large Language Model)相结合,通过基于向量的语义搜索(但不局限于向量搜索,也可以包括传统的关键字搜索,SQL查询语句的搜索和多模态文本转换及搜索等),获取相关文本信息,返回给大模型,让大模型基于相关的上下文信息生成最终响应。这一过程...
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标,这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RAG 在人工智能领域,检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)作为一种变革性技术改进了大型语言...
而小模型对于本地化训练、垂直领域RAG应用,特别是学习研究AI技术是更方便的。如果你不想编写代码,有一些网站也能提供良好的沙箱,供你学习、调试小型嵌入模型,这些模型不仅限于文本,还包括图像、语音,甚至视频,国外的有“抱脸”https://huggingface.co,国内的有“魔搭”https://modelscope.cn,都值得一试。 智能体...
LangChain中的模块:Model I/O(模型I/O),Retrieval(检索),Chains(链), Agents(代理), Memory(记忆), Callbacks(回调) 1.1 模型I/O模块 模型I/O是应用程序的核心元素。使用LangChain,可以使用任何大语言模型。这个接口需要三个组件:大语言模型、提示和输出解析器。
将Advanced RAG与MongoDB Vector Search集成到我们的系统中,首先是几个技术组件的和数据处理流程。下面看一下具体步骤: 4.1 步骤1:设置和初始化 我们通过设置环境和建立必要的联系来启动工作,这包括加载环境变量,初始化OpenAI和MongoDB客户端,以及定义我们的数据库和集合名称。
量化是一种用于降低深度学习模型的内存和计算需求的技术,通常通过使用更少的比特(在我们的情况下为4比特)来表示模型参数;tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(…):这一行初始化Mistral-7b模型的tokenizer,允许您预处理输入到模型的文本数据;model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(…):这初始化了用于因果语言...