RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)与GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练模型)是两种不同的技术,但它们在大模型领域有着紧密的联系和互补性。 1. 技术基础: • GPT是一种基于深度学习的预训练语言模型,它通过在大规模文本数据上的预训练,学会了语言的复杂结构和丰富的知识,具备生成...
https://github.com/open-kf/rag-gpt在线Demo:https://demo.rentsoft.cn/我们的目标是改进文件管理功能,更有效地管理数据,并整合企业级知识库。欢迎大家在GitHub上Star并关注,支持我们的开源旅程。开源说明:RAG-GPT采用Apache 2.0许可,支持免费使用和二次开发。遇到问题时,请在GitHub提Issue或加入我们的OpenKF开源...
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...
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...
- 其次是GPT4-Turbo，平均用时21.6秒，但差距很大，为7-36秒。- assistant API RAG检索时间为24.8秒。此外，大多数应用程序都能从乐观的文档上传中获益，从而最大限度地减少感知延迟。由于RAG索引的成本很低，通常不会有太大损失。「大海捞针」实验 作者Atai Barkai以Greg Kamradt的出色工作为基础，他最近进行...
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...
实验发现,将GPT-3.5替换为其他OpenIE工具如REBEL,会导致HippoRAG的性能显著下降。这揭示了GPT-3.5在灵活构建知识图谱方面的独特优势。而当用开源的语言模型Llama-3替代GPT-3.5时,尤其是其8B版本,HippoRAG的表现与GPT-3.5十分接近。这个发现...
“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...
Deploy the RAG-GPT Service Step 1: Download repository code Clone the repository: git clone https://github.com/open-kf/rag-gpt.git&&cdrag-gpt Step 2: Configure variables of .env Before starting the RAG-GPT service, you need to modify the related configurations for the program to initialize...
在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt-3.5-turbo进行Eval。 构建向量索引查询引擎,调用gpt-4根据训练数据集生成新的训练数据。 回调处理程序OpenAIFineTuningHandler收集发送到gpt-4的所有消息及其响应,并将这些消息保存为.jsonl (jsonline)格式,O...