数据安全问题:通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据,那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM,最好的方式就是把数据全部放在本地,企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能。 1.2 RAG V.S. SFT 实际上,对于 LLM 存在的上述问题,SFT 是一个最常见最基本的解决办法,也是 LLM ...
metadata_filters=None): db = self.embeddingAndVectorDB() if metadata_filters: retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"filter": metadata_filters}) # 優化1: 多重查詢 if method == "multiquery": retriever_from_llm = MultiQueryRetriever.from_llm( retriever=db.as_retriever(), llm=self.l...
这是将检索到的上下文提供给 LLM 以获得结果答案之前的最后一步。 3.4. query变换 查询转换是一系列使用 LLM 作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量的技术,有很多不同的技术选择。 如果查询很复杂,LLM 可以将其分解为几个子查询。例如,如果问“ 在Github上Langchain 或 LlamaIndex 上哪个有更多颗星?”,不太...
可以帮助LLMs快速、经济地选择路由(可以预定义或自定义选项),产生确定性的结果。该方式用于通过LLM选择提示。 下面是一个使用语义路由的例子,它嵌入了两个提示模板,分别用于处理物理和数学问题,然后通过匹配用户问题和提示模板的相似性程度来选择合适的提示模板,然后应用到LLM中。 fromlangchain.utils.mathimportcosine_...
摘要主要介绍了大型语言模型(LLMs)在实际应用中面临的挑战,比如幻觉、知识更新缓慢和答案缺乏透明度等问题,并提出了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)作为一种解决方案。RAG通过从外部知识库检索相关信息来辅助大型语言模型回答问题,已经被证明能显著提高回答的准确性,减少模型产生的幻觉,尤其是在知识密集型...
然后,为了生成,将文本块插入到提示中,该提示还包含用户的原始查询。LLM 将使用检索到的文本块中提供的信息生成答案。 以下是 RAG 的基本提示: Answer the following question based on the given information only. If the given information is not enough to answer the question, simply reply "I don't know...
retriever=vectordb.as_retriever(), llm=llm#通过上述的llm生成多个query,并指定检索的向量数据库) 效果如下:同一个query被指定的大模型衍生出了3个query: INFO:langchain.retrievers.multi_query:Generated queries: ['1. Can you provide information about baichuan2?','2. What can you tell me about baich...
论文深入探索了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)，RAG是一种使用外部知识库来补充大语言模型(LLM)的上下文并生成响应的技术。 值得注意的是，RAG结合了LLM中的参数化知识和非参数化外部知识，缓解了幻觉问题，通过检索技术识别及时的信息，并增强了响应的准确性。 此外，通过引用来源，RAG增加了模型输出...
LLM和RAG都代表着人工智能理解和生成类人文本能力的重大进步。在LLM和RAG模型之间进行选择需要权衡NLP项目的独特需求。 作者| Ashok Gorantla 整理| 言征 出品| 51CTO技术栈(微信号:blog51cto) 在人工智能(AI)的动态环境中,两种开创性的技术——大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)——在理解和生成类人文本方面...
当前,随着大模型应用落地需求不断增加,越来越多的人在寻找搭建LLM应用的最佳模式,而这种模式就如同当年web开发中MVC架构一样,能够很好地指导开发者正确高效地开发应用。目前,在LLM开发领域,有RAG,MRKL,Re-Act,Plan-Execute等模式越来越多被人提及和应用,那么它们是什么,怎么产生的,解决什么问题,这一切都要从大模型...