python -m rag_chatbot --host localhost 使用Ngrok source ./scripts/run.sh --ngrok 此时,会下载大模型 大模型的配置文件:github.com/datvodinh/ra LLM默认是:llama3:8b-instruct-q8_0 Embedding模型默认是:BAAI/bge-large-en-v1.5 此时,登录0.0.0.0:
在传统的意义上,RAG 主要是从文档中检索用户想要的数据,从而提高大模型的能力,减少幻觉问题。今天,我们从另一个维度介绍RAG,RAG不从文档中获取数据,而是从数据库检索数据。我们可以使用LangChain SQL Agent结合聊天历史信息构建一个多层RAG聊天机器人。 一、架构 整体架构,如上图所示。主要层将使用带有基本链的聊天记...
response = chatbot.generate_response(user_message) for event in response: st.write(event.text) if __name__ == "__main__": main() 运行聊天机器人 streamlit run app.py 结论 构建RAG支持的聊天机器人是创建能够以有意义的方式理解和响应人类查询的人工智能应用程序的重要一步。通过将Cohere的NLP...
在高校资源信息获取方面,密西西比大学开发了BARKPLUG V.2系统,通过LLM与检索增强生成(RAG)技术的结合,实现了校园资源信息的智能交互式获取,为用户提供准确、个性化的回答,大幅提升了用户使用体验。 论文地址:From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources 一、背景介绍 BAR...
聊天机器人(Chatbot) 检索增强生成(RAG) 代理(Agent) LLM优化器(LLMO) 在这个层次体系中,通用问答是最基础、最简单的应用,而LLM优化器则是最复杂、最强大的应用。下面,我们将详细介绍每个层次的特点及其适用场景。 1. 通用问答(General QA) 通用问答是LLM应用的基础层次,主要用于回答基于模型自有知识或给定上下文的...
作为一个企业级解决方案,AWS GenAI LLM Chatbot在设计时充分考虑了安全性和合规性: 支持登录保护,确保只有授权用户可以访问聊天机器人 集成AWS身份和访问管理(IAM),实现细粒度的权限控制 数据传输和存储采用加密措施,保护敏感信息 提供审计日志功能,便于追踪和分析使用情况 ...
1 RAG 核心概念 1️) input 和 prompt 的区别和联系 input 可理解为既包含 system prompt,又包含用户输入的检索范围的指向,而 prompt 则强调用户输入的指令。 以公司知识库 RAG 举例,比如用户输入 chatbot 的内容为"检索公司2023年的财务数据并生成总结报告",其中"公司2023年的财务数据"是对公司知识库检索范围...
LLM 有其可处理的最大上下文或序列窗口长度,为 RAG 生成的输入上下文必须足够短,以适应该序列窗口。我们希望将尽可能多的相关信息纳入该上下文,因此从潜在输入文档中获取最佳文本 "块 "非常重要。这些文本块应该是与生成 RAG 系统所提问题的正确答案最相关的文本块。 第一步,输入文本通常会被分割成小块。RAG 的一...
一、RAG介绍 如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能?检索增强生成(RAG)是未来的发展方向,下面将解释一下它的含义和实际工作原理。 假设您有自己的数据集,例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题? 这可以通过四个步骤轻松完成: Embedding:使用embedding模型对文档进行embedding操作,...
msg.submit(select,[msg,chatbot],[msg,chatbot]) Copy demo.launch(share=True,debug=True) 展示# 4.4 总结和疑问: 我遇到的最大的问题是参数的传递,submit的返回值是(message,chat_history)的形式但是模型的输入却不知这些,而且再使用radio和gr.Textbox输入模式选择和api的时候,我遇到了一个现在也没有弄明白...