选择特定路由的过程是通过大语言模型调用来实现的,其结果按照预定义的格式返回,以路由查询指定的索引。如果是涉及到关联操作,这些查询还可能被发送到子链或其他智能体,如下面的多文档智能体方案所展示的那样。 LlamaIndex 和LangChain 都提供了对查询路由器的支持。 7. 智能体(Agent) 智能体( Langchain 和 LlamaIn...
生成。大型语言模型被用于根据提示合成文档来制定响应,允许它利用参数知识或限制在提供文档中的信息。对话历史也可集成到提示中以进行多轮对话交互。模型回答问题的方法可能因特定任务标准而异。Naive RAG 的缺点。Naive RAG在检索、生成和增强三个关键领域面临挑战。检索质量低,导致不...
RAG是Retrival Augmented Generation的首字母简写,它将检索系统与大语言模型(LLM - Large Language Model)相结合,通过基于向量的语义搜索(但不局限于向量搜索,也可以包括传统的关键字搜索,SQL查询语句的搜索和多模态文本转换及搜索等),获取相关文本信息,返回给大模型,让大模型基于相关的上下文信息生成最终响应。这一过程...
共同形成了上下文知识(Contextual Knowledge, Context,在上图用黄色予以标出);与此同时,大模型在预训练中也看到了关于解答这个问题的信息,这些信息构成了其参数化知识,又称模型的 “记忆”(Parametric Knowledge,Memory,在上图用蓝色标出)。
SQL 转换使用 RAG 大语言模型服务。数据库使用 Amazon Aurora 储存必要的查询、用户信息。该系统最大的...
检索增强生成(又名RAG)为大语言模型提供从某些数据源检索到的信息,作为其生成答案的依据。RAG通常包括两个阶段:检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程。基本上,RAG是通过检索算法找到的信息作为上下文,帮助大模型回答用户问询。查询和检索到的上下文都被注入到发送给LLM的提示中。
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...
目前,RAG(Retrieve Augment Generation,检索增强)是“驯服”大语言模型的主要手段之一。它允许大语言模型在从固定的数据库中抽取相关内容的基础上生成答案,从而限制随意发挥,提升答案的可靠性。可以说,RAG是目前各类大模型落地项目不可缺少的实用技术组件。是从事或希望加入大语言模型相关产业的同学们必须了解的知识点。
当今人工智能领域正在经历一场静默的革命。随着大语言模型(LLM)的快速发展,它们不仅能够处理更长的上下文,还展现出惊人的推理和检索能力。 难道我们要告别基于LLM的检索增强生成(RAG)了吗? 结果还真是这样,最近谷歌发布专门用于评估长上下文语言模型的LOFT测试基准,该测试基准评估长上下文LLM在各种实际任务中的表现,包括...
HippoRAG方法开启了一扇将神经科学知识引入大模型优化的新大门。通过模仿人脑海马体的记忆机制,HippoRAG赋予了大语言模型高效的知识整合和长期记忆能力,在多跳问答等复杂任务上取得了显著的性能提升,展现了解决全新问题类型的潜力。 HippoRAG这...