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/...
三、构建基本的RAG管道 关于使用LangChain构建基本的RAG管道,可以参考文档[1]。在本节中,我们将讨论如何在LlamaIndex中进行同样的操作,LlamaIndex是一个用于构建RAG应用程序的Python库。 下图展示了构建基本RAG的管道的步骤: 关于RAG管道更详细的图示说明,可以参考文档[2]。 3.1 项目结构 整个项目结构如下图所示: 继...
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...
译自How to Build a RAG-Powered LLM Chat App with ChromaDB and Python,作者 Oladimeji Sowole。 生成式 AI 正以其创建上下文相关内容的能力彻底改变技术,开创了 AI 可能性的新时代。其核心是检索增强生成 (RAG),它将信息检索与大型语言模型 (LLM)相结合,从外部文档中生成智能、明智的响应。 本教程解释了如...
RAG常用评估方式 上一节我们讲了如何用ROUGE 这个方法评估摘要的相似度,由于篇幅限制,没有讲到图片与文本之间的评估,由于涉及图片与文本评估的场景多见于RAG流程中,包括检索评估方法和生成评估方法,其中生成评估方法也就是通过对答案进行评估的方法,从而...
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...
1、RAG整个流程的核心节点如下: 第一个重要的节点就是chunk。chunk最核心的目的就是把相同语义的token聚集在一起,不同语义的token互相分开,利于后续的retrieve和rerank。举个例子:今天天气很好,我和小明在一起打篮球。隔壁老王在家里看电视。小明的妈妈在家里做晚饭,晚上我去小明家吃饭。这段话明显表达了3个语义,...
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
RAG的工作原理可以分为以下几个步骤: 1.接收请求:首先,系统接收到用户的请求(例如提出一个问题)。 2.信息检索(R):系统从一个大型文档库中检索出与查询最相关的文档片段。这一步的目标是找到那些可能包含答案或相关信息的文档。 3.生成增强(A):将检索到的文档片段与原始查询一起输入到大模型(如chatGPT)中,注...
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: ...