response = get_completion(instruction, prompt, model="gpt-3.5-turbo") answer = response.choices[0].message["content"] return answer 提高RAG pipeline最经济的方式就是Prompt工程,可以参考OpenAI提示工程指南(https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/strategy-write-clear-instructions)。
input_variables=["query"],partial_variables={"format_instructions":parser.get_format_instructions()},)chain=prompt|model|parserchain.invoke({"query":joke_query})
优化RAG任务性能:尽管LLMs在生成文本方面表现出色,但它们在检索增强型生成(RAG)任务中的表现并不总是最优,尤其是在从检索到的上下文中提取答案的能力方面。微调可以帮助LLMs更好地适应这类任务。 解决现有RAG流程的局限性:当前的RAG系统存在一些限制,例如检索器容量有限,以及在挑选top-k上下文时存在的权衡问题。微调...
这一章我们聊聊大模型表格理解任务,在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务,以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态,既你已经通过OCR或者多模态等方式从PDF或者图片中获取了表格的文本数据。和前文相同,我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。 Prompt LLM 首先我们介绍基于Prompt的方案,核...
RAG 的想法似乎很简单:查找并检索最相关的文本块,并将其插入到 LLM 的原始提示中,以便 LLM 可以访问这些参考文本片段,并可以使用它们来生成响应。但是,要获得高质量的 RAG 管道,在生产就绪产品中产生您想要的确切结果可能非常困难。 在本文中,让我们探讨从最基础到更高级的 LLM 应用程序改进 RAG 结果的技术。我...
Do spend time cleaning your data first before blaming your RAG pipeline. 这个痛点是坏数据的又一个典型受害者。我们再怎么强调干净数据的重要性也不为过!在指责你的RAG管道之前,一定要先花时间清理你的数据。 Prompt Compression Prompt compression in the long-context setting was introduced in the LongLLM...
Prompt Engineering:包括 Prompt 优化以及增加 Few-shot learning,这是最简单的方式,不需要额外组件,也不用调整 LLM,只需控制 LLM 的输入即可。 RAG:通过检索的方式查找问题相关内容,并扩展到 LLM 的 Prompt 中,以供 LLM 参考。此优化需要引入一个检索系统,不过当前相关方案已经比较成熟,实施代价不高,比如 Milvus...
RAG 是对话 Agent 中重要的生成模块,通过结合检索和生成的方式,实现更智能、个性化的回复。在 Action 模块中,我们强调以下关键点:选择合适的 Embedding 模型,如果是对话的场景是通用领域,可使用预训练好的 Embedding 模型,如在多语言场景下表现较好的 E5 系列模型,在中文场景下表现不俗的 BGE 系列模型等。它们能提...
之前解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用章节提到的微软的MetaInsight也引入了类似的打散逻辑。其中 内容的整体价值=每条内容的价值之和-内容之间重合的价值 两两内容重合价值=两条内容打分的最小值*内容重合率 那放到RAG框架可能就可以使用以上的信息熵来作为打分,相似度来作为重合率 ...
rag_chain = ( {"context": retriever_from_llm | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | qa_prompt | llm | StrOutputParser() ) rag_chain.invoke("What are the approaches to Task Decomposition?") 以上问题的答案是 There are three approaches to task decomposition: ...