这意味着任何直接针对 Azure OpenAI API 工作的客户端都将“只针对”实时中间层,因为 RAG 过程完全封装在后端。 创建安全的生成式 AI 应用程序 我们将所有配置元素(系统提示、最大令牌数等)和所有凭据(用于访问 Azure OpenAI、Azure AI Search 等)保存在后端,与客户端安全隔离。此外,Azure OpenAI 和 Azure AI ...
此外,Azure OpenAI 和 Azure AI Search 包含广泛的安全功能,可进一步保护后端,包括网络隔离(使两个模型和搜索索引的 API 端点无法通过互联网访问)、Entra ID(避免使用密钥进行跨服务身份验证)以及索引内容的多层加密选项。 立即尝试 本博客文章中讨论的所有内容的代码和数据均可在此 GitHub 存储库中找到:Azure-Samples...
OpenWebUI、Cherry Studio等,因本文主要讲解ChatAI类应用,并不涉及智能体问题,所以像dify这种不列在其中,此类程序无一例外都是借助于检索增强生成RAG(Retrieval Augmented Generation)技术,实现了外部知识库的挂载,从而增强AI的任务完成品质。
我们需要同时准备ZHIPUAI_API_KEY和DEEPSEEK_API_KEY。 cp env_of_deepseek.env .env 文件中的变量 LLM_NAME="DeepSeek"ZHIPUAI_API_KEY="xxxx"DEEPSEEK_API_KEY="xxxx"DEEPSEEK_MODEL_NAME="deepseek-chat"MIN_RELEVANCE_SCORE=0.3BOT_TOPIC="xxxx"URL_PREFIX="http://127.0.0.1:7000/"USE_PREPROCESS_Q...
Elasticsearch 可以作为向量数据库与 Open AI 和 Langchain 结合实现 RAG技术。以下是关于如何使用 Elasticsearch 与 Open AI 和 Langchain 实现 RAG 的关键步骤和要点：选择 Elasticsearch 的 API：ElasticKnnSearch 和 ElasticVectorSearch：这两个 API 有其特定的限制，可能不完全满足所有需求。Elasticsearch...
总体而言， OpenScholar实现了SOTA性能，大大优于GPT-4o和相应的标准RAG版本，以及PaperQA2等专用的文献综述系统。在单篇论文任务中， OpenScholar始终优于其他模型。无论是否有检索增强，OS-8B和OS-70B均优于原来的Llama 3.1模型，OS-70B在PubMedQA和QASA上甚至可以对打GPT-4o。此外，OS-8B、OS-70B和OS-GPT...
AI搜索开放平台围绕智能搜索及RAG场景,将AI搜索链路中用到的算法服务以组件化形式提供,内置文档解析、文档切片、文本向量化、查询分析、召回、排序、效果评估以及LLM模型服务,开发者根据自身情况灵活选择组件服务进行搜索业务开发。说明AI搜索开放平台可免费开通,不使用
AI搜索开放平台围绕智能搜索及RAG场景,将AI搜索链路中用到的算法服务以组件化形式提供,内置文档解析、文档切片、文本向量化、查询分析、召回、排序、效果评估以及LLM模型服务,开发者根据自身情况灵活选择组件服务进行搜索业务开发。说明AI搜索开放平台可免费开通,不使用
javascript python search ai tags notes chatbot tagging python3 note-taking pkm notes-app note-taking-app rag llm llms chatgpt chatgpt-api open-ai-api Updated Jul 4, 2024 JavaScript Uzair-Manzoor / query-docs-frontend Star 2 Code Issues Pull requests A full-stack app designed to stre...
FeatureDify.AILangChainFlowiseOpenAI Assistants API Programming ApproachAPI + App-orientedPython CodeApp-orientedAPI-oriented Supported LLMsRich VarietyRich VarietyRich VarietyOpenAI-only RAG Engine✅✅✅✅ Agent✅✅❌✅ Workflow✅❌✅❌ ...