RAG(Retrieval Augmented Generation,增强式信息检索生成)知识库是基于文本向量化和大语言模型的自然语言处理应用,其目的是克服自然语言模型上下文限制,从海量信息中找到和用户提问最相关的答案,并用大语言模型进行信息的整理,输出准确、高信息量的回答。 相比于传统的搜索技术,...
RAG(Retrieval Augmented Generation,增强式信息检索生成)知识库是基于文本向量化和大语言模型的自然语言处理应用,其目的是克服自然语言模型上下文限制,从海量信息中找到和用户提问最相关的答案,并用大语言模型进行信息的整理,输出准确、高信息量的回答。 相比于传统的搜索技术,其优点在于与语义结合得更为紧密,本地化部署...
一、文件预处理 输入:专业知识文件(pdf、word、txt等) 输出:结构化的json文件 在构建一个高效的RAG系统时,首要步骤是准备知识文档。现实场景中,我们面对的知识源可能包括多种格式,如Word文档、TXT文件、CSV数据表、Excel表格,甚至是PDF文件、图片和视频等。因此,第一步需要使用专门的文档加载器(例如PDF提取器)或多...
第一、自定义知识库(Custom Knowledge) 定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合,它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态(比如:MySQL),也可以表现为一套非结构化的文档体系(比如:文件、图图片、音频、视频等),甚至可能是两者兼具的综合形式。 第二、分块处理(Chunking...
RAG全名检索增强生成,是一种利用外部知识库扩展模型知识的技术。基本的RAG由三部分构成:索引、检索和生成。他们的流程如下: 索引 构建索引的过程需要将外部的非结构化数据转换成向量表示并存储到向量数据库中。对于比较大的文件内容,我们首先还要对其进行分块,以适应LLM上下文的大小。转换之后的文...
一是离线的知识数据向量化，包括加载数据/知识库、拆分文本、Embedding向量化处理，最后将向量化的数据块存储于VectorDB，以便于搜索。二是在线的知识检索返回 检索：使用检索器从存储中检索与用户输入相关的Chunk。生成：结合问题和检索到的知识提示词，利用大语言模型生成答案。总之，知识库是 AI 大模型应用的知识基础。...
知识库是通过RAG(检索增强生成)技术对AIGC工具进行效果优化的免费平台能力,用户可以通过上传企业自有知识,将AIGC工具底层的大模型与知识库相结合,减少大模型可能出现的幻觉或过时等问题,优化AIGC工具的生成效果,生成更符合企业场景和需求的内容。 点击导航栏的「工具能力增强」,点击「知识库」,进入知识库页面。 1. ...
08 使用嵌入查找最佳的知识库片段 09 为知识库创建索引 10 总结整个过程 这段代码实现了一个简单的Chatbots: from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator loader = WebBaseLoader("http://www.paulgraham.com/greatwork.html") ...
如何手撸一个自有知识库的RAG系统 RAG通常指的是"Retrieval-Augmented Generation",即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。 我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统 数据收集 建立知识库 向量...
简单的说RAG就是给大语言模型外挂一个“实时可更新的知识库”,是一种使用外部数据来提高LLM的准确性和可靠性的技术 要实现RAG的过程,一共可分为三步: 第一步:准备数据 我们需要准备好知识库中所需要的文档数据,并且将这些数据上传至知识库中 此时,上传的数据会由「嵌入模型-Embedding Model」进行向量化的处理,这...