RAG主要包含以下流程:對於一些補充資料(可能是PDF文檔,excel表格,HTML等;對於多模態數據而言,可以是圖片、視頻和語音等),文本塊的分割和編號 (chunking and indexing),文本塊的embeding(將相關文本轉化到embeding空間中),並存儲在向量數據庫中。對於提問者提出的問題(query),同樣也會先進行embeding,然後在向量數據庫...
RAG 應用程式流程 以下是RAG應用程式的高階流程。 使用者會在智慧型手機應用程式使用者介面中發出查詢。 智慧型應用程式會呼叫協調器。 協調器可以使用語意核心、Azure 機器學習 提示流程或 LangChain 等工具或平台來實作。 協調器會決定在 Azure AI 搜尋上執行的搜尋,併發出查詢。
基礎數據會新增至下一個步驟中傳送至 Azure OpenAI 的提示。 涉及下列部分或所有步驟: 協調流程邏輯會從適當的租使用者特定數據存放區實例擷取地面數據,並可能套用安全性篩選規則,只傳回用戶獲授權存取的數據。 協調流程邏輯會從多租用戶數據存放區擷取適當的租用戶基礎數據,並可能套用安全性篩選規則,只傳回使用者獲...
030、Chains之全链路中实现全流程跑通 视频课 10分43秒 39 031、Memory之为什么会出现Memory模块? 视频课 6分51秒 40 032、Memory之如何自定义Memory功能? 视频课 11分14秒 41 033、Memory之自定义实体识别的Memory功能 视频课 9分21秒 42 034、Memory之内置模块ConversationBuffe 视频课 5分40秒 43 035、Memo...
有趣的是,雖然訓練一般 LLM的流程耗時又昂貴,更新 RAG 模型卻正好相反。新資料可以連續、累加的方式載入內嵌語言模型,並轉換為向量。實際上,由於 RAG 模型在實務上知道過去是如何回答類似問題的,因此整個生成式 AI 系統的回答都可以回饋到 RAG 模型中,進而提升其效能和準確度。
為使用安全增強型雲端服務器TDX開發人員提供可行性參考架構和指令碼,開發人員可根據本實踐步驟快速瞭解阿里雲伺服器及環境搭建部署流程,輕鬆上手使用。 架構說明 RAG利用預訓練的大型語言模型,將提取到的知識片段融入回答產生的過程中,以豐富回答的內容和準確性。在知識提取的環節,憑藉詞向量...
凝胶迁徙试验(electrophoresis mobility shift assay,EMSA)采用LightShift Chemiluminescent EMSA kit(PIERCE),按照kit标准流程操作。超迁徙(supershift)试验:在加入探针之前,预先将核蛋白与1 g抗人GATA3多克隆抗体(Santa Cruz)或对照IgG混合。细胞核蛋白结合竞争试验:含有GATA3共有结合序列(consensus sequence)或突变的GATA...
具體操作流程如下圖所示: 1. 建立和配置執行個體 1.1. 建立和配置向量檢索版執行個體 1.1.1. 購買OpenSearch向量檢索版執行個體 如果使用者已經有了向量檢索版執行個體,則無需再購買新的執行個體。 購買執行個體可參考購買OpenSearch向量檢索版執行個體。 1.1.2. 配置OpenSearch向量檢索版執行個體 如果使用者不想修...
030、Chains之全链路中实现全流程跑通 视频课 10分43秒 38 031、Memory之为什么会出现Memory模块? 视频课 6分51秒 39 032、Memory之如何自定义Memory功能? 视频课 11分14秒 40 033、Memory之自定义实体识别的Memory功能 视频课 9分21秒 41 034、Memory之内置模块ConversationBuffe 视频课 5分40秒 42 035、Memo...