The graph above visualizes this trend, showing a peak in sales during February. 通过以上步骤,您可以成功构建一个结合增强检索生成(RAG)技术的助手,有效地进行数据查询和可视化分析。
GPT-4o mini是一个小模型,结合了自然语言处理与图像识别,能够基于图像和文本输入进行理解,响应的速度也很快。 在GPT-4o mini的基础上,我们采用了一套匹配算法和RAG技术,在知识库中检索那些能够匹配先前识别的特征的条目。这个算法的考虑因素包括颜色契合、风格一致等,给用户做出推荐。通过这些技术的实际应用来构架出...
memory.save_context({"input": example["input"]}, {"output": example["output"]}) 输入问题 一切准备就绪,就可以开始向 RAG 应用提问了。本文的 RAG 应用借助 Milvus 向量数据库而有了记忆——能够记住我们迄今为止的所有对话内容。开始提问前,先检查一下,确保 RAG 应用已经记住了我们的对话内容。 我问RAG...
对话式 RAG 是最常见的 RAG 应用,也就是我们常说的 RAG聊天机器人。在之前的文章中,我们介绍了 RAG 应用典型的技术栈——CVP(注:CVP 全称为ChatGPT+ Vector Database + Prompt as code,即 ”以 ChatGPT 为代表的 LLM +向量数据库+ Prompt”)。本文搭建的 RAG 应用将在此技术栈基础上进行微调,将 ChatGP...
memory.save_context({"input": example["input"]}, {"output": example["output"]}) 输入问题 一切准备就绪,就可以开始向 RAG 应用提问了。本文的 RAG 应用借助 Milvus 向量数据库而有了记忆——能够记住我们迄今为止的所有对话内容。开始提问前,先检查一下,确保 RAG 应用已经记住了我们的对话内容。
第一，RAG 进行应用权衡文档长度和返回文档数据的问题。 这个本质上是检索数据相关性的问题。而召回数据相关性的影响方面很多，既包括文档的切分，也包括文档 query 输入的清晰度，因此现在也出现了从多 query、多召回策略以及排序修正等多个方案。针对这个问题，可以调研最新的一些方法，比如：RAG-Fusion 和 RRF。第...
我们基于 Ragas 测评工具,将 OpenAI assistant 和基于向量数据库的开源 RAG 方案做了详尽的比较和分析。可以发现,虽然 OpenAI assistant 的确在检索方面表现尚佳,但在回答效果,召回表现等方面却逊色于向量 RAG 检索方案,Ragas 的各项指标也定量地反应出该结论。
Llamaberry 的提出者是 Martin Bowling。他开发的项目包括 RAGMiner.dev 和 Replit;其中前者可以帮助用户毫不费力地将网站转换成 Markdown、XML 或 JSON 等格式以便 RAG 和 LLM 应用使用,而后者则是一个使用 AI 将想法变成代码的项目。 Llamaberry 的核心思路是使用思维链(CoT)来实现推理。这个名字自然源自代表 ...
RAG 整体分为5步,第一步是用户向 Agent 提出问题,第二步基于问题在数据库中检索相关问题,第三步,将检索结果 top n 的数据传给 Agent,Agent 基于用户问题以及检索到的相关信息进行合并形成最终的 prompt,第四步,将 prompt 提交给大模型,第五步,大模型产生输出,进而返回给用户。
RAG, and fine-tuning, Harvey worked with our team to add the depth of context needed to the model—the equivalent of 10 billion tokens worth of data. Our team modified every step of the model training process, from domain-specific mid-training to customizing post-training processes ...