本文将聚焦于RAG结合LLM在本地环境的具体实现,并辅以完整的代码,以期帮助读者更好地理解和应用这一技术组合。 一、RAG与LLM的基本原理 在深入探讨技术实现之前,我们首先要明确RAG与LLM的基本原理。RAG,即“检索与生成”,是一种将信息检索与文本生成相结合的方法。具体而言,它通过检索相关的知识或信息,作为生成文本...
在深入探讨RAG(Retrieval-Augmented Generation)与LLM(Large Language Model)结合在local环境的实现之前,我们先简要回顾一下这两种技术的核心概念。 RAG,即检索增强生成,它通过在生成过程中引入外部知识库来提高生成内容的相关性和准确性。而LLM,大型语言模型,以其强大的语言生成和理解能力成为当前AI领域的研究热点。 一...
【Local RAG:一个开源项目,使用 开源大预言模型 (LLM) 提取文件并进行检索增强生成 (RAG),无需第三方或敏感数据,在本地保持匿名】'Local RAG - Ingest files for retrieval augmented generation (RAG) with open-source Large Language Models (LLMs), all without 3rd parties or sensitive data leaving your...
The functionality of RAG-Based AI adds context and information to improve LLMs. Join us for this immersive, hands-on session that shows how to harness the power of retrieval-augmented generation (RAG) to enhance local Large Language Models (LLMs). Developers will have the opportunity to follow...
在本视频中,我们将探讨如何使用 OLLAMA 在本地设置和运行 LightRAG,这是一种将知识图与基于嵌入的检索相结合的检索增强生成 (RAG) 系统。该视频提供了有关克隆存储库、配置 Qwen2 LLM等本地模型、调整上下文窗口以及可视化从示例数据(例如 Charles Dickens 的“圣诞颂歌
RAG for Local LLM, chat with PDF/doc/txt files, ChatPDF. 纯原生实现RAG功能,基于本地LLM、embedding模型、reranker模型实现,无须安装任何第三方agent库。 - shibing624/ChatPDF
Code Issues Pull requests Discussions Text-To-Speech, RAG, and LLMs. All local! local standalone self-hosted embeddings tts faiss rag standalone-app llm langchain whisper-cpp llamacpp privategpt document-chat phi-3 Updated Dec 9, 2024 JavaScript side...
8.“Bring Your Own LLM” Model: AnythingLLM’s support for various LLMs ensures flexibility, enabling users to leverage their preferred models for tailored conversational experiences. 9.Cost-Effective Document Handling: With efficient cost-saving measures, AnythingLLM optimizes reso...
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。
This paper introduces a Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework constructed using various open-source tools (such as FastChat for model inference and Whisper for speech-to-text) combined with a local large language model (LLM) for audio analysis of simulated teaching. We then selected three...