这是将检索到的上下文提供给 LLM 以获得结果答案之前的最后一步。 3.4. query变换 查询转换是一系列使用 LLM 作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量的技术,有很多不同的技术选择。 如果查询很复杂,LLM 可以将其分解为几个子查询。例如,如果问“ 在Github上Langchain 或 LlamaIndex 上哪个有更多颗星?”,不太...
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...
近年来,大型语言模型(LLM)社区一直在探索使用“LLM作为评判”进行自动评估的方法,许多研究者利用强大的LLM(如GPT-4)来评估其自身LLM应用的输出。Databricks使用GPT-3.5和GPT-4作为LLM评判来评估其聊天机器人应用表明,使用LLM作为自动评估工具是有效的[Leng et al., 2023]。他们认为这种方法也可以高效且成本效益地评估...
Self Query 如果你提出的问题可以通过基于元数据(而不是与文本的相似性)来获取文档,可以使用这种Retrievers,利用LLM的能力,自动生成对应的检索方法,来召回数据 Contextual Compression 如果您发现您检索的文档包含太多不相关的信息,并且分散了LLM的注意力,可以利用上下文压缩的方法,将召回的数据利用LLM进行数据处理 Time-We...
另一件事是,LlamaIndex 和 LangChian 都是了不起的开源项目,他们的开发速度非常快,其各自积累文档已经比2016年的机器学习教科书还要厚。 RAG实现过程 目前已经知道RAG融合是一种用于(可能)提升RAG应用检索阶段的技术。 下面这张图片展示了大概的工作流程。基本上,主要思路就是利用LLM来生成多个查询,期望能够通过这些...
ChatQA-1.5项目地址：https://chatqa-project.github.io/ 检索增强生成技术，简称为RAG（Retrieval-Augmented Generation），被广泛适用于LLM的定制化，尤其是知识密集型的NLP任务。可以帮助模型在不改变权重的情况下掌握「长尾知识」和最新信息，并适应到特定的领域。通常情况下，RAG的工作流程大致是：对于给定问题，由...
查询转换是一系列技术,使用LLM作为推理引擎修改用户输入以提高检索质量。有几种不同的方法可以实现这一点。 如果查询很复杂,LLM可以将其分解为几个子查询。例如,如果你问: “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...
面向RAG的开发框架,对于基于 LLM 的流水线和应用程序,有两个最著名的开源工具—— LangChain 和 LlamaIndex,分别是在2022年10月和11月创建的,随着 ChatGPT 爆发,也在2023年获得了大量采用。LlamaIndex 和 LangChain 都是令人惊叹的开源项目,它们的发展速度非常快。
基于此,RAG-GPT提供了一整套开源解决方案,它基于Flask框架,旨在利用LLM和RAG技术快速搭建一个全功能的客服解决方案。该项目包括前端用户界面、后端服务和管理员控制台,为企业利用LLM搭建智能客服等对话场景提供了一个完整的自动化解决方案,可以帮助开发者快速搭建一个智能问答系统,且代码完全开源。 RAG-GPT的基本架构 RA...
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...