译自Use Your Data in LLMs With the Vector Database You Already Have，作者 Chris Carter。向量数据库允许您使用来自内部数据存储的数据来增强您的 LLM 模型。使用本地的事实性知识提示 LLM 可以让您获得针对组织已经了解的情况量身定制的响应。这减少了“AI 幻觉”并提高了相关性。您甚至可以询问 LLM在其答案...
# Initialize the handler with collection name vector_store = VectorStore("knowledge-base") # 输入上一步拉取的 closed_qa 数据集 vector_store.populate_vectors(closed_qa_dataset) 对于每个数据集条目,我们会生成一个结合了instruction和context字段的嵌入向量,在我们的LLM提示中,context充当要检索的文档。 下...
See, Encode data into a vector database. Before you begin make sure you have encoded some documents or log data into the vector database. To search LLM with VectorDB, complete these tasks: Standalone LLM: A one-shot Q&A agent to answer user's questions based on prior knowledge within...
有时,它们甚至可能产生与目标无关或带有偏见的信息——这是从广阔但未经筛选的web学习的副产品。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。
译自Use Your Data in LLMs With the Vector Database You Already Have,作者 Chris Carter。 向量数据库允许您使用来自内部数据存储的数据来增强您的 LLM 模型。使用本地的事实性知识提示 LLM 可以让您获得针对组织已经了解的情况量身定制的响应。这减少了“AI 幻觉”并提高了相关性。
# Create anAPIclientforthe vector database client=pinecone.Client(api_key="YOUR_API_KEY")# Load theGANgenerator=torch.load("generator.pt")# Define afunctionto generate an imagefroma vector defgenerate_image(vector):# Convert the vector to a tensor ...
在行业特定的大型语言模型(LLM)知识学习方面,有两个主要的解决方案:大模型微调(Finetune)和向量数据库(Vector Database)知识存储。 微调方案涉及在特定行业数据集上进一步训练一个预先训练好的LLM,使其更好地理解和应用行业专有术语和概念。这种方法在模型理解和生成连贯文本方面表现优越,但需要大量的计算资源和高质量...
译自Use Your Data in LLMs With the Vector Database You Already Have,作者 Chris Carter。 向量数据库允许您使用来自内部数据存储的数据来增强您的LLM模型。使用本地的事实性知识提示 LLM 可以让您获得针对组织已经了解的情况量身定制的响应。这减少了“AI 幻觉”并提高了相关性。
# Create an API client for the vector database client = pinecone.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # Load the language model model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") # Define a function to generate text ...
# Create an API client for the vector database client = pinecone.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # Load the language model model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") # Define a function to generate text ...