在构建一个高效的RAG系统时,首要步骤是准备知识文档。现实场景中,我们面对的知识源可能包括多种格式,如Word文档、TXT文件、CSV数据表、Excel表格,甚至是PDF文件、图片和视频等。因此,第一步需要使用专门的文档加载器(例如PDF提取器)或多模态模型(如OCR技术),将这些丰富的知识源转换为大语言模型可理解的纯文本数据。
在上一篇文章中,我们已经尝试在本地部署了大模型以及利用langchain框架来构建起基于大模型的应用程序。在本章中,我们将更近一步,在现有的应用程序上尝试利用RAG来继续强化应用。 本章目标:利用langchain框架使用RAG构建对话应用。 RAG回顾 RAG全名检索增强生成,是一种利用外部知识库扩展模型知识的技术。基本的RAG由三...
但知识图谱的构建并不容易,往往要花很多时间去识别三元组(头实体、关系、尾市体)有了大模型之后三元组的识别会方便很多,但三元组的质量可能还需要人工去识别修正。 这里先介绍如何用LLM构建neo4j知识图谱,后面再看图谱如何与RAG的结合应用,在这里由于要结合知识图谱RAG使用所以加了两个特殊的节点:Document与Chunk节点,...
一键即可在Windows系统本地部署MaxKB开源知识库问答系统(附部署教程) 6213 136 1:53:23 App 【强推】AI大模型Agent项目实战,手把手带你搭建属于自己的智能体,原理讲解+代码解析,超详细!!拿走不谢! 4958 94 17:40 App 15分钟快速上手,如何为RAG选择一款合适的embedding模型?(附教程) 422 83 30:07 App 【精...
1、档案知识库的构建(step1-step6) 数据收集 数据收集是构建档案知识库的第一步。在收集数据阶段,RAG系统需要注意以下问题:确保收集的数据是高质量的,没有错误、偏见或不准确的信息。数据质量直接影响系统生成答案结果的准确性。 数据预处理 收集到的原始数据往往包含噪声和不规范性,需要进行预处理以提高数据质量。
目前大部分基于大模型的应用都是用python写的,本文使用java实现一个基于大模型的知识库(RAG系统)。 一、技术栈 1.1 开发框架:SpringBoot、langchain4j 1.2 数据库: Postgresql(需要安装pgvector插件以支持向量数据) 1.3 嵌入模型(embedding model):all-minilm-l6-v2、e5-small-v2、bge-small-en、bge-small-zh ...
简介:本文深入探讨了使用RAG技术构建本地知识库的方法,通过介绍知识库构建的痛点、具体案例以及该领域的未来趋势,帮助读者理解RAG在知识库构建中的应用与价值。 随着信息化的加速发展,知识库的构建与管理成为了众多领域不可或缺的一环。在上一篇文章中,我们已经初步探讨了本地知识构建的基础概念和一般步骤。本文将继续...
1小时使用RAGFlow+Ollama构建本地知识库!采用OCR和深度文档理解结合的新一代RAG引擎,windows、docker共计7条视频,包括:RAGFLOW介绍和特点、2-RAGFLOW接入本地模型、3-Chat与Embedding模型接入等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
真的非常好用!计算机博士一小时带你快速搭建RAGFLOW部署本地知识库,构建你的专属助理!_大模型、人工智能、LLM共计5条视频,包括:1-RAGFLOW介绍和特点、2-RAGFLOW接入本地模型、3-Chat与Embedding模型接入等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
首先呢,就像盖房子得有稳固的地基一样,咱们得收集大量高质量的资料来填充这个知识库。这可不是随随便便找点东西就行的哦,得是真正有价值、准确无误的信息,不然不就成了豆腐渣工程啦!比如说,如果你要构建一个关于历史的 RAG 知识库,那你就得去找那些权威的史书、研究著作,可别把那些道听途说的故事往里塞呀...