LLM底座的选择还有一个需要特别关注点,推理成本。通常来说GPT-4作为LLM底座是效果最好的,但是其代价很高,因此需要结合实际应用场景折中选择,比如现在效果还行但是小得多的开源LLM,不合适的模型也可能导致LLM不按照Prompt要求生成答案,因此通常也需要相应的评估实验来决策。 Chinese Open Ended Generation Evaluation Price ...
在启动RAG-GPT服务之前,需要修改`.env`文件中的相关配置。 - 修改OPENAI_API_KEY="此为你的openai api key",在[open ai api keys](https://platform.openai.com/api-keys)申请api key(RAG-GPT官方马上将支持国内的智普AI,使用智普ai的api key替换即可) - 本地启动时,修改URL_PREFIX="http://127.0.0.1...
- GPT-4-Turbo 以 $0.01/1k token的价格。（与GPT-4和GPT-4-32k相比，价格分别降低了3倍和6倍） - OpenAI 的 ada v2 嵌入模型收费 0.0001 美元/1k token。这比GPT-4-Turbo便宜100倍。- OpenAI 的助手 API 的检索功能价格更加昂贵。它以「无服务器」方式收费，0.20 美元/GB/助手/天。假设 1 个t...
而且在现实情况中,用户可能需要在很多个文档中进行查询,这样需要输入的问题长度可能达到几百万几千万字,GPT等LLM(大语言模型)是无力解决这个问题的。 而RAG可以很好地解决这一点,它的方法很简单,如下所示,用户上传文档,我们先将文档解析成文本,然后将文档切成几百字的小切片,然后将切片进行进一步处理(例如将文本转...
“在Github上,private-gpt和rag-gpt哪个项目的star更多?”,由于我们不太可能在语料库中的某些文本中找到直接的比较,因此将这个问题分解为两个子查询是有意义的,这些子查询假定了更简单和更具体的信息检索: “private-gpt在Github上有多少star?” “rag-gpt在Github上有多少star?” 这些查询将并行执行,然后将检索到...
利用RAG-GPT技术,轻松构建LangChain官网智能客服系统 随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大型语言模型(LLM)的广泛应用,如何将这些先进技术精准地应用于特定领域,成为各行业开发者关注的焦点。在智能客服领域,RAG-GPT技术凭借其强大的检索增强生成能力,为构建高效、准确的问答系统提供了强有力的支持。本文将详细介绍如何利...
OpenIM的rag-gpt不仅是我们对开发者社区承诺的延续,也是我们对技术创新的追求。通过整合最新的AI技术,我们不仅解决了实际问题,也为即时通讯技术的未来发展打开了新的可能。 想了解更多关于如何将AI融入您的开发工作流程,或者对OpenIM的rag-gpt感兴趣?欢迎访问我们的官网和加入社区,与我们一起探讨即时通讯技术的未来!
为了解决这一难题,Microsoft Azure推出了GPT-RAG,这是一种专为使用检索增强生成(RAG)模式进行LLMs生产部署的企业级解决方案。GPT-RAG不仅具有强大的安全框架和零信任原则,确保对敏感数据的谨慎处理,还采用了零信任架构,包括Azure虚拟网络、Azure Front Door、Bastion和Jumpbox等功能,以确保系统的安全性。 图源备注:图片...
大家每天都会看到各种 RAG 框架、论文和开源项目,也都知道 RAG (Retrieval-Augmented Generation)是检索增强型生成。 但大家还记得 RAG 这个概念源自哪里吗?RAG 概念来自 Facebook AI Research在2020 年的一篇论文: 《Retrieval-Augmented Generation forKnowledge-Intensive NLP Tasks》 https://arxiv.org/pdf/...
不仅在8B的规模下部分超越了医学领域的开源SOTA Meditron 70B,而且在70B的规模下达到了GPT-4超过98%的性能。 排名模块 - RankRAG具有高数据效率 如表6所示,相比于在10倍数据上训练的专用排名模型,RankRAG在大部分情况下都取得了更好的召回率。 甚至,RankRAG还能在大多数任务中超越BGE-ranker,要知道后者曾在超过...