RAG架构 RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 RAG...
原始RAG 的流程包括索引、检索和生成三个步骤,既把问答内容输入到数据库中,给定query,可以直接去数据库中搜索,搜索完成后把查询结果和query拼接起来送给模型去生成内容。 实际上langchain,llama-index本质上就是做的这套 RAG 系统(当然还包括构建在 RAG 上的 agent) 在大语言模型的优化过程中,除了RAG,微调也很常用。
Naive RAG在检索、生成和增强三个关键领域面临挑战。检索质量低,导致不匹配的块、幻觉、空中掉落等问题,阻碍了构建全面响应的能力。生成质量引发幻觉挑战,即模型生成的答案没有基于提供的上下文,存在无关上下文和潜在毒性或偏见的问题。增强过程难以有效地结合检索段落中的上下文与当前生...
显然,尽管 OpenAI 在LLM 市场上处于领先地位,但还是有很多替代方案,比如 Anthroic 的 Claude,还有最近流行的更小但功能强大的模型,比如 Mistral,微软的 Phi-2 以及许多开源选项,比如 Llama2,OpenLLaMA,Falcon等都可以用来开发面向RAG的大模型产品。 3. RAG中的高级技术 尽管并不是所有RAG系统中的高级技术都可以轻...
Naive RAG在检索、生成和增强三个关键领域面临挑战,包括精度低、召回率低、幻觉挑战、难以结合上下文、重复冗余、平衡段落价值、协调写作风格和语气、过度依赖增强信息等。这些问题影响了模型性能和输出质量。 3.2 进阶RAG 进阶RAG通过增强有针对性的检索策略和改进索引方法来...
而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能，甚至，LLM 都可以完全本地化部署。解决这些挑战对于 LLMs 在各个领域的有效利用至关重要。一个有效的解决方案是集成检索增强生成（RAG）技术，该技术通过获取外部数据来响应查询来补充模型，从而确保更准确和最新的输出。主要表现方面如下：有效避免幻觉问题：虽然无法 100% 解决...
大模型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索(Retrieval)与生成(Generation)能力的先进人工智能技术,主要用于增强大型语言模型(LLMs,Large Language Models)在特定任务中的表现,特别是那些需要访问外部知识库或实时信息的任务。 RAG 模型旨在克服 LLMs 存储容量有限、难以即时获取最新信息以及在特定领域知识...
RAG没有改变大模型，是在大模型原有的语义理解和推理能力的基础上增加外部知识库，扩展大模型的知识边界，从而实现对用户问题的精准回答。而微调是要基于现有大模型新获取的特定领域知识或任务需求，进行针对性的训练，微调过的大模型针对特定任务或领域展现出更高的性能与准确性，进而用于解答用户问题，实现更精准的...
从字面来看，RAG是Retrieval Augmented Generation的缩写，翻译过来，就是检索增强生成。事实上，RAG也的确结合了“检索器”和“生成器”两大功能组件，用来处理复杂的信息查询和生成任务。不过RAG很少单独行动，一般在大语言模型（LLM）原始数据集的基础上，通过加入外部数据（如本地知识库、企业信息库等）来对AI模型的...
其他本地大模型可视化软件 还可以使用其他大模型可视化交互软件,例如AnythingLLM,支持更加丰富的RAG设置(可为不同项目设置不同本地文档)。 总结 通过搭建本地大模型+知识库,相当于构建了一个私人智能小助手,不断的知识积累让这个私人智能小助手更专业,对于专利从业人员、科技公司/部门、个人用户都可以根据自身需求灵活...