一、RAG 是什么?为何如此重要? 在深度学习领域,RAG,即检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),正逐渐崭露头角,成为解决诸多问题的关键技术。简单来说,RAG 就像是给大语言模型(LLMs)配备了一个强大的外挂知识库,让模型在生成内容时能够实时检索外部信息,从而大大提升回答的准确性和相关性 。 打个比方,传统的...
下面将介绍如何通过 Python 实现 RAG 工作流程，这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包：langchain，编排openai，嵌入模型和 LLMweaviate-client，向量数据库 #!pip install langchain openai weaviate-client ...
Step 1：先整明白RAG是个啥 Step 2：搞定Python读取PDF的工具 Step 3：搞个检索系统，别乱查 Step ...
查看及体验搜索开发工作台更多服务:https://opensearch.console.aliyun.com/cn-shanghai/rag/server-market 人工智能搜索python 阅读1.4k发布于2024-09-02 阿里云大数据AI 12声望12粉丝 分享阿里云计算平台的大数据和AI方向的技术创新、实战案例、经验总结。
首先,我们来看一下这个系统是如何工作的。RAG,或者说检索增强生成,其实是个老概念,就是从文档中提取信息。 你需要一个知识库或一堆文档,然后将它们分成小块,每个小块都要计算嵌入向量。这些嵌入向量是用来找到最相关文档的数值表示,通常会存储在向量存储中,但大多数情况下你不需要向量存储。
这项研究并没有显示出使用长上下文的明显优势。Gemini似乎并不优于Gecko(由DeepMind发布的模型,因此讨论的公平性有限)。在实际使用时 RAG的成本并不是高,因为RAG的检索的成本与大量的令牌成本基本相似,并且对于大多数工业应用来说,2M个令牌还远远不够。
Python RAG Tutorial (with Local LLMs): AI For Your PDFs https://www.youtube.com/watch?v=2TJxpyO3ei4 这段视频教程介绍了如何使用Python构建一个RAG(Retrieval Augmented Generation)应用程序,用于处理PDF文档,如棋盘游戏说明书。教程内容包括: 1. **背景介绍**:应用可以回答关于PDF内容的问题,如在《大...
由Facebook AI开发的FAISS是一个库,用于高效的相似性搜索和密集向量的聚类,在RAG中检索相关文档时非常有用。 Apache Solr: Apache Solr是一个开源搜索平台,可以管理RAG系统中的文档数据库。 Solr以其在搜索操作中的可扩展性和性能而闻名。 BERT和其他Transformer模型: ...
本文将通过一个手把手的Python实现,详细解析RAG技术如何助力大模型变得更强大。 一、RAG技术概述 检索增强生成(RAG)技术是一种通过结合外部知识库来增强大模型性能的方法。其核心思想在于,当模型在生成文本时,能够检索并使用外部知识库中的相关信息,从而提高生成的准确性和丰富性。这种技术在处理那些需要具体事实信息的...
RAG实现python代码,一:介绍:(induction)Rabbitmq是一个消息中间件。他的思想就是:接收和发送消息。你可以把它想成一个邮政局。当你把你的邮件发送到邮箱的,首先你需要确认的是:邮政员先生能把你的邮件发送给你想发送的地方。在这个比喻中,rabbitmq就是一个邮箱、一