07 RAG 和 prompt 如何使用咒语 前情回顾:上面这张图,在前面的文章《02 详解 RAG 的框架》中提到。从文章《02》-《05》,我们把中间的 4 大模块【Rewriter】、【Retrieve】、【Reranker】、【Reader】 做了较多的说明,今天,我们要聚焦到,图的下半部分: 我们看到这张图,LLM 连线参与了4 大模块【Rewriter】...
一:RAG 知识库与 LLM 模型的结合 在理解业务需求时,RAG 知识库会首先检索相关的历史案例、文档和领域知识,然后基于这些信息进行生成。这种结合使得 RAG 知识库在理解复杂业务需求时更加准确和高效。在 AI 代码助手中,编程对话模型会基于 RAG 知识库检索到的信息,进一步进行逻辑推理和拆解,从而更深入地理解业务需求。
如果做是QA匹配,需要在Q进行向量化时候,加入前缀:“为这个句子生成表示(for s2p(short query to long passage) retrieval task, each short query should start with an instruction ),不同版本的模型对应的prompt如下:
通过动态调整 Prompt,RAG 系统即便面对复杂且多变的用户需求,也能保持输出高质量回答的能力。 6、考虑大模型的推理能力 在设计 Prompt 时,必须深入考虑大模型的功能,这包括大模型的知识范围、生成文本的长度管理、以及语言风格的匹配等方面。不同的大模型拥有各自的优势和限制,因此 Prompt 的设计应与大模型的特性相...
第二步就是基于样本集对新问题进行判别,论文简单使用了SimCES等向量,对新问题和样本集内的问题进行编码,每个问题都检索醉相思的K个问题,然后基于这K个问题的标签【知道 vs 不知道】来决定新问题要不要走RAG检索。 论文只评估了KNN的效果会优于Bert分类,大模型prompt等等,但其实除了效果,个人看好这个方案的原因是...
Graph RAG: Improving RAG with Knowledge Graphshttps://www.youtube.com/watch?v=vX3A96_F3FU视频内容总结如下:视频介绍了Graph RAG,这是一个由微软开源的系统,旨在通过结合知识图谱和检索增强生成(RAG)来改进现有的RAG系统。Graph RAG的目标是解决传统RAG系统的一些
在阅读本文之前,先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程,同时留下了一个尚待解决的问题:LlamaIndex中提供的prompt template都是英文的,该如何使用中文的prompt template呢?直接看以下代码:python import logging import sys import torch from llama_index.core import PromptTemplate, ...
相对于成本昂贵的“Post Train”或“SFT”解决办法,最好的技术方案还就是基于RAG框架而设计,RAG框架的核心,就像是一位内置的智能搜索引擎,能够精准地定位到与用户查询最相关的知识库内容或对话历史。这种能力使得RAG不只是回答问题,而是通过创造丰富的提示(prompt),引导模型生成更加准确、信息丰富的输出。如何在保证模...
全网最适合0基础入门的【RAG实战】从0到1实现一个医疗知识问答系统,用中华药典做数据库,附源码!理论+实战超详细解析包括代码实战、具体讲解、rag增强检索原理 646 82 45:37 App 【2024最新】从入门到提示词工程师:全网最通俗易懂Prompt-Learning提示词学习教程!学不会我退出IT圈! 1547 111 10:08 App 【GraphRA...
反思来源于对RAG下模型回答的直观感受,最初我们被ChatGPT的能力所震惊,并不是它能背诵知识,而是模型在知识压缩后表现出的“涌现能力”,更具体到RAG所属的问答领域,是模型能够精准的基于上文从压缩的参数中召回并整合相应的知识,甚至进行知识外推的能力。通俗点说它有可能生成我在任何地方都检索不到的答案!