步骤3:RAG与LLM结合 在检索到相关知识后,需要将其融入LLM的生成过程中。一种常用的方法是将检索到的文档与原始输入拼接在一起,作为LLM的输入。这样,LLM在生成时就可以参考这些外部知识。 另一种更高级的方法是使用类似Fusion-in-Decoder的结构,将检索到的文档编码为向量表示,并与LLM的解码器层进行交互,从而实现更...
与其他全局方法相比,根级别图RAG在性能上有一些下降,但在全面性(72%胜率)和多样性(62%胜率)方面仍优于简单RAG,并为特征提取和迭代问答等数据解读活动提供了高效的方法。 赋权。赋权比较显示了全局方法与简单RAG(SS)以及图RAG方法与源文本摘要(TS)之间的混合结果。对于这一指标,临时使用LLM分析LLM推理的能力表明,...
检索增强生成(RAG)的使用允许大型语言模型(LLMs)从外部知识源检索相关信息,以回答有关私有和/或之前未见过的文档集合的问题。然而,RAG在回答针对整个文本语料库的全局性问题时会失败,例如“数据集中的主要主题是什么?”,因为这本质上是一个查询聚焦摘要(QFS)任务,而不是一个明确的检索任务。与此同时,以前的QFS方法...
但是目前使用Rust实现的产品并不多,Gaia 算是一个选择,它采用的方案是 WasmEdge 提供的基于 wasm 的 LLM 运行方案。WasmEdge 是CNCF孵化项目,也是目前wasm生态最活的wasm runtime 之一,实现质量很高。 一般来说,这种在个人电脑上运行的LLM方案,都提供多种LLM供选择。 RAG 除了基本的LLM,Gaia集成了RAG,使用的是Rus...
LLMs之GraphRAG:《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》翻译与解读 导读:该论文提出了一种基于图结构的知识图谱增强生成(Graph RAG)方法,用于回答用户针对整个文本集合的全局性质询问,以支持人们对大量数据进行全面理解。
小模型的时代终于来了,1.5B参数量模型也能轻松构建GraphRAG 1010 881 16:29 App Meta最新发布LLama3.2,LLama这次真的可以开眼看世界了!!! 2341 2 8:59 App 免费使用Qwen 2.5 72B:Hugging Face全平台+API+本地部署 3347 -- 0:43 App 当告诉AI我不会续费!它疯了的样子太可怕了(GPT4o高级语音模式) 1895...
开放生态,无缝对接: 与流行的三方库无缝对接,包括 LangChain,LlamaIndex,Dify、FastGPT、RAGFlow、...
RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐 智胜未来:国内大模型+Agent应用案例精选,以及主流Agent框架开源项目推荐 官方网址:https://dify.ai/zh github地址:https://github.com/langgenius/dify/tree/main ...
2024大模型RAG企业项目实战:从零开始搭建一套完整的RAG系统,理论+原理+代码深入解析,小白都能学会的实战教程!【LLM大模型+RAG】 398 32 8:26:38 App 2024最新版AI大模型学习路线图,从零基础入门到就业完整版,配全套完整版视频! 9769 131 4:27:19 App 2024阿里大佬带你独立搭建一套完整RAG实战教程!(模型、原...
LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发 1. Ollama 部署的本地模型(🔺) Ollama 是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。,这是 Ollama 的官网地址:https://ollama.com/ ...