python库:neo4j、llmsherpa、glob、dotenv 二、代码: from llmsherpa.readers import LayoutPDFReader from neo4j import GraphDatabase import uuid import hashlib import os import glob from datetime import datetime import time from dotenv import load_dotenv # Load environment variables path = "/home/...
请记住,执行基于 LLM 的评估需要自己的提示工程。下面是 NL2Python 应用程序中使用的示例提示模板。 You are an AI-based evaluator.Given aninput(starts with --INPUT)that consistsora userprompt(denoted by STATEMENT)andthe twocompletions(labe...
检索增强生成(RAG)是一种先进的技术,可通过结合外部知识来源来增强语言模型的能力,让大预言模型提供更准确的与上下文相关的响应。这项技术在自然语言处理(NLP)领域至关重要,解决了传统模型由于训练数据的时滞性和局限性而面临信息的时效性、有效性和准确性等挑战。 1. RAG简介 1.1 索引(Indexing) 1.2 检索(Retrieval...
1、https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/data_connection/document_transformers/semantic-chunker/ 2、https://blog.csdn.net/star1210644725/article/details/136241523 RAG中如何解决上下文知识连贯性问题 3、https://www.bilibili.com/video/BV1dr421x7Su/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click...
LLM大模型的核心功能之一就是聊天对话(信息检索),RAG的使用必不可少!大致的流程是:用户的query先转成embedding,去向量数据库查询最接近的top K回答;然后这query + top K的回答 + 其他context一起进入LLM,让LLM整合上述所有的信息后给出最终的回复! 为了简
Chroma是2023年中旬发布的一个面向AI应用的开源向量数据库,简单、轻量、易用,是专门为自然语言处理(NLP)、图像分类、构建推荐系统和聊天机器人等领域的应用而设计的,非常适合用来快速构建和探索RAG应用。 举个例子 下面用实际Python代码展示一个基于Chroma向量数据库实现RAG关键步骤“文本推理”(对应3.1节示意图环节②...
第1 步:安装 Python 3 并设置您的环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请执行以下步骤: 在您的计算机上下载并设置 Python 3。 然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 –version Python 3.11.7 为项目创建一个文件夹,例如:local-rag ...
步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设置 Python 3。然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 --version# Python 3.11.7 为您的项目创建一个新文件夹,例如 local-rag: ...
下面用实际Python代码展示一个基于Chroma向量数据库实现RAG关键步骤“文本推理”(对应3.1节示意图环节②③)的例子,分别使用“小模型”和“大模型”对中文文本进行向量化处理,然后针对三个问题进行推理,比较这两种不同模型得到的结果: 1. 创建chroma数据库实例并启动它。当然,在此之前你可能需要用一行代码先安装它“pip...
下面用实际Python代码展示一个基于Chroma向量数据库实现RAG关键步骤“文本推理”(对应3.1节示意图环节②③)的例子,分别使用“小模型”和“大模型”对中文文本进行向量化处理,然后针对三个问题进行推理,比较这两种不同模型得到的结果: 1. 创建chroma数据库实例并启动它。当然,在此之前你可能需要用一行代码先安装它“pip...