util import numpy as np class VectorBM25Retrieval: def __init__(self, documents): """ 初始化向量檢索模型和 BM25 模型。 :param documents: 文檔列表,每個元素是字符串。 """ self.documents = documents self.embedding_model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2') # 初始化向量檢索模型 self.d...
五、Graph RAG 首先看下知识图谱RAG和常规文本块RAG的区别: 图7:知识图谱RAG和常规文本块RAG的区别 llamaIndex和langchain都分别支持Graph RAG了: 图8:llamaIndex和langchain的图RAG区别 实现知识图谱RAG的流程:加载数据,获取知识图谱,导入图知识库,针对用户提问做图检索。 图9:Graph RAG流程图 对于端对端的实体...
通常是将浮点数(比如f32)向量量化成整数(比如int8)向量(存储的优化比是4X))和向量量化(Vector Quantization,区别于 scalar quantization 是分别从每一个维度进行压缩,vector quantization 是通过将原始向量当做一个整体去看待,将一个向量映射到指定的参考向量里),每种量化方式都需要权衡查询速度...
2.介绍向量数据库的概念、原理、算法以及选型:https://guangzhengli.com/blog/zh/vector-database 对于RAG(检索增强生成)技术方案来说,为什么使用向量数据库,主要是因为其不仅能提供传统的结构化/非结构化数据库增删改查(CRUD)以及元数据管理的能力,还在处理高维数据,特别是处理深度学习模型生成的向量数据方面具有...
2.介绍向量数据库的概念、原理、算法以及选型:https://guangzhengli.com/blog/zh/vector-database 对于RAG(检索增强生成)技术方案来说,为什么使用向量数据库,主要是因为其不仅能提供传统的结构化/非结构化数据库增删改查(CRUD)以及元数据管理的能力,还在处理高维数据,特别是处理深度学习模型生成的向量数据方面具有特殊...
为了解决该问题,我们引入了向量数据库(Vector Database)的概念。这些数据库以一种称为"向量嵌入"的独特格式存储数据,可以让LLMs掌握和使用的信息更连贯和准确。 本文给出了如何使用向量数据库构建一个LLM,并改进LLM对该流程的使用。我们将会看到二者的结合是如何让LLMs更加准确可靠(特别针对特定主题)。 下面我们简单...
different versions of the given user question to retrieve relevant documents from a vector database. By generating multiple perspectives on the user question, your goal is to help the user overcome some of the limitations of the distance-based similarity search. ...
2.介绍向量数据库的概念、原理、算法以及选型:https://guangzhengli.com/blog/zh/vector-database 对于RAG(检索增强生成)技术方案来说,为什么使用向量数据库,主要是因为其不仅能提供传统的结构化/非结构化数据库增删改查(CRUD)以及元数据管理的能力,还在处理高维数据,特别是处理深度学习模型生成的向量数据方面具有...
#Using Chroma vector database to store and retrieve embeddings of our textdb = Chroma.from_documents(texts, embeddings)retriever = db.as_retriever(search_kwargs={'k': 2}) # We are using Mistral-7B for this question answering repo_id = 'mistralai/Mistral-7B-v0.1'llm = HuggingFaceHub(hug...
ということで、今回は以下の組み合わせでRAGを試してみました。 生成AI: Cohere Command Vector Database: PostgreSQL (pgvector) 生成AIとVector Databaseの連携: LangChain 将来的にはCohereのサービスがOCIで、Vector DatabaseがOracle Database 23cで提供される予定なので、GAとなった際はこれらを使...