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...
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。
在RAG中利用LLMs生成的文本时,模型将问题分为已知或未知,选择性地应用检索增强,或将LLM生成器用于取代检索器,通过迭代创建与检索增强生成器无界的内存池,使用内存选择器来选择作为原始问题的双重问题的输出,从而自我增强生成模型。这些方法强调了RAG中创新数据源利用的广泛...
01了解大模型的“幻觉”在了解RAG之前，我们先了解一下大模型著名的“幻觉”问题。“幻觉”，指的是大模型在试图生成内容或回答问题时，输出的结果不完全正确甚至错误，即通常所说的“一本正经地胡说八道”。这种“幻觉”可以体现为对事实的错误陈述与编造、错误的复杂推理或者在复杂语境下处理能力不足等。“幻觉”...
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...
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...
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...
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...
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 是一个为大模型提供外部知识源的策略,使得大模型具备从指定的知识库中进行检索,并结合上下文信息,生成相对高质量的回复内容,减少模型幻觉问题。 示例场景: 参考我们做的智能座舱中的一个示例场景,比如我们希望大模型能回答关于车机系统的相关问题。大模型在没有见过...