检索增强生成(RAG)是一种通过外部信息源(如知识库、文档或数据库)增强生成模型的方法。RAG 并不依赖于预训练模型的内部知识,而是在生成过程中动态检索相关信息,并将其用于改进响应的准确性和相关性。 RAG 如何工作? RAG 通过向量嵌入来检索文档或数据,嵌入向量表示模型对输入文本的理解。通过将嵌入与外部源匹配,RAG...
【RAG】 RAG我之前有分享介绍过,可以看出RAG和Fine-tune是完全不同的方式,虽然目的都是达到特定领域的增强。Fine-tune是修改模型本身参数,打个比方就是你要跑的更快,你就不断训练自己让自己的身体产生了变化,达到跑的更快;而RAG则不需要改变你自己的身体素质,只是给你加上了一个助力鞋,让你跑的更快。前者修改...
强推!2025最新版AI Agent(Agent+langchain+LLM+LORA+RAG)零基础入门到实战教程!大模型必学教程,学完少走99%的弯路!共计71条视频,包括:001-课程介绍、002-1-Agent要解决的问题分析、003-2-Agent需要具备的基本能力等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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此外,代理的工具也可以是LoRA插件。通常,内存通过检索增强生成(RAG)来增强代理;然而,由于输入令牌的限制和上下文学习的缺点,基于RAG的支持可能效果不佳。相比之下,我们可以使用基于LoRA的持续学习来构建内存插件,从而解决RAG的问题。因此,值得探索LoRA驱动的代理。
RAG (検索拡張生成) とは?をわかりやすく解説 検索拡張生成(RAG)は、外部リソースをLLMにリンクさせて生成AIモデルの出力精度を高めます。モデルを再トレーニングせずにLLM の機能を拡張できる費用効果の高い手法です。 記事を読む AI...
此外,代理的工具也可以是LoRA插件。通常,内存通过检索增强生成(RAG)来增强代理;然而,由于输入令牌的限制和上下文学习的缺点,基于RAG的支持可能效果不佳。相比之下,我们可以使用基于LoRA的持续学习来构建内存插件,从而解决RAG的问题。因此,值得探索LoRA驱动的代理。
动态LoRA通过分离base model 和 LoRA adapter 实现了多LoRA 任务base model显存共享,同一种模型服务可以满足多种业务场景的需求。云服务团队基于动态LoRA实现的LLM大模型的检索增强生成(Retrieval Agumented Generation,RAG)SAAS产品已发布,大家可以参考OpenSearch-LLM智能问答版使用指南进行试用。
动态LoRA通过分离base model 和 LoRA adapter 实现了多LoRA 任务base model显存共享,同一种模型服务可以满足多种业务场景的需求。云服务团队基于动态LoRA实现的LLM大模型的检索增强生成(Retrieval Agumented Generation,RAG)SAAS产品已发布,大家可以参考OpenSearch-LLM智能问答版使用指南进行试用。
MiniCPM3-RAG-LoRA 由面壁智能、东北大学信息检索小组(NEUIR)和清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)和共同开发,是一个专门面向检索增强生成(RAG)场景的生成模型。它在 MiniCPM3 的基础上,采用低秩适应(LoRA)技术,通过直接偏好优化(DPO)方法进行微调,仅基于两万余条开放域问答和逻辑推理任务的开源数据,在通用评测数据...