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...
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...
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...
因此,仅仅将最相关的较小块输入给LLM,可能会使LLM(大型语言模型)开始产生幻觉来填补其知识空白和对整个数据的理解。 解决这一问题的一种方法是让较小的块与父块(本例中为原始的100字块)相关,这样LLM将有更多的上下文来作为答案的基础,而不是试图生成自己的幻觉信息。换言之,10个单词的每个较小组块将与100个单...
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...
Multi-Query Retriever 用户提出的问题很复杂,需要多个不同的信息来回答,可以使用此Retriever,利用LLM生成多个相关的问题,再分别从向量数据库召回数据 Ensemble 如果您有多种检索方法,并希望尝试将它们组合起来,可以使用此Retriever Long-Context Reorder 当你需要召回多段上下文数据时,但发现LLM并没有根据你的上下文来回答...
该项目通过集成多种数据类型来提高响应准确性，确保用户获得量身定制且内容丰富的帮助。文档摘要和搜索 检索增强生成 (RAG) 已成为一种高效的文档摘要和搜索技术。它利用先进的信息检索技术来增强大型语言模型 (LLM) 的功能。RAG 系统可以通过将近似最近邻 (ANN) 算法等检索方法与复杂的排名模型相结合来提供高效的...
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),简称 RAG。它通过从数据源中检索信息来辅助大语言模型(Large Language Model, LLM)生成答案。简而言之,RAG 结合了搜索技术和大语言模型的提示词功能,即向模型提出问题,并以搜索算法找到的信息作为背景上下文,这些查询和检索到的上下文信息都会被整合进发送给大语言模型的提示...
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。
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...