来自专栏 · RAG 3 人赞同了该文章 一、必备条件: python语言 Neo4j数据库 python库:neo4j、llmsherpa、glob、dotenv 二、代码: from llmsherpa.readers import LayoutPDFReader from neo4j import GraphDatabase import uuid import hashlib impor
通过生成和评估阶段,我们不仅可以部署一个RAG系统,还可以评估、迭代并针对我们设计的特定场景进行优化。
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...
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...
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...
实现RAG是一个挑战,尤其是在有效解析和理解非结构化文档中的表格时,对于扫描的文档或图像格式的文档来说尤其困难。这些挑战至少有三个方面: 扫描文档或图像文档的复杂性,如其多元化的结构、非文本元素以及手写…
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: ...
黄爸爸好 >《rag》2024.03.02 上海 关注 在本文中,使用LangChain、HuggingFaceEmbeddings和HuggingFace的Mistral-7B LLM创建一个简单的Python程序,可以从任何pdf文件中回答问题。 一、LangChain简介 LangChain是一个在语言模型之上开发上下文感知应用程序的框架。LangChain使用带prompt和few-shot示例的LLM来提供相关响应和...
本教程解释了如何使用ChromaDB构建 RAG 驱动的 LLM 应用程序,ChromaDB 是一款以 AI 为本、开源的嵌入式数据库,以其高效处理大型数据集而闻名。我将指导你完成每一步,展示 RAG 在创建高级 LLM 应用程序中的实际适用性。 你需要什么 要开始构建你的 LLM 应用程序,你需要Python(可从Python 官方网站下载)、OpenAIAP...