LLM会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation,RAG)应时而生,成为 AI 时代的一大趋势。 RAG 通过在语言模型生成答案之前,先从广泛的文档数据库中检索相关信息,...
写在最后 开源模型在应对 RAG 生成任务时表现不错,单卡 4090 足以支持单企业的多人并发 RAG 问答需求。如果业务量较大,可以采用多 GPU 部署,并结合 vLLM 提供的 Nginx 方案实现高效负载均衡。 然而,目前开源模型在知识图谱识别能力上仍有局限。对于 RAG 系统中知识图谱的建立功能,建议引入各大模型厂商的 API 服...
RAG 有效地缓解了幻觉问题,提高了知识更新的速度,并增强了内容生成的可追溯性,使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。 一个典型的RAG的例子: 这里面主要包括包括三个基本步骤: 1. 索引 —将文档库分割成较短的 Chunk,并通过编码器构建向量索引。 2. 检索 — 根据问题和 chunks 的相似度检索相关文档...
在RAG 系统的架构中,大模型扮演着至关重要的角色,是整个流程的“最后一环”。知识库的构建、检索,以及知识的排序与整合,都是为了为大模型提供准确、完整的上下文知识。这种知识支撑可以显著降低大模型生成过程中的幻觉问题(如生成不可靠或错误答案)。因此,大模型的生成能力直接决定了 RAG 系统的服务质量,特别是在为...
App Ollama + AnythingLLM 搭建强大知识库!具备RAG 和AI Agent的AnythingLLM,零成本搭建本地知识库,免费、无限制、保护隐私 6655 82 12:06 App Deepseek+Dify本地部署私有化知识库,保姆级教程全攻略! 1206 0 04:22 App 基于DeepSeek-r1的本地知识库助手,效果炸裂 ...
公司回答表示：公司凭借深厚的技术积累，创新性地推出了智能知识库管理平台。该平台深度融合DeepSeek、Qwen、Llama等前沿开源大语言模型，同时兼容主流闭源模型，构建了开放、灵活的语言模型应用生态。 平台的核心优势在于将大语言模型与RAG（检索增强生成）技术有机结合，打造出智能化知识管理体系。这一创新不仅实现了企业...
llama-index在实现RAG方案的时候多是用的llama等英文大模型,对于国内的诸多模型案例较少,本次将使用qwen大模型实现llama-index的RAG方案。 环境配置 (1)pip包 llamaindex需要预装很多包,这里先把我成功的案例里面的pip包配置发出来,在requirements.txt里面。
通过RAG技术,我们可以构建出高效、准确的智能问答系统。该系统能够处理复杂的查询,并给出基于广泛文档数据库的准确回答。在实际应用中,RAG技术可以应用于多个领域,如客服系统、教育平台、知识库构建等。为了评估系统的效果,我们可以使用多个基准数据集进行测试,如MMLU、C-Eval、GSM8K等。这些数据集涵盖了自然语言理解、...
详细解析了QWEN2.5的代码项目流程,构建了本地数据库和RAG的检索增强完成问答项目, 视频播放量 7171、弹幕量 2、点赞数 106、投硬币枚数 60、收藏人数 354、转发人数 55, 视频作者 疯狂卷AI, 作者简介 主要分享即插即用模块和热点大模型技术讲解视频,资料整理在每个视频的
LLM 会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation,RAG)应时而生,成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过在语言模型生成答案之前,先从广泛的文档数据库中检索相关信息,然...