这段代码实现了一个简单的Chatbots：from langchain.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorloader = WebBaseLoader("http://www.paulgraham.com/greatwork.html")index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])index.query("What should I work on?...
index.query("What should I work on?") 可以看到这段代码发送了一个查询请求,因为该Chatbots是使用Paul Graham的文章[1]作为专有数据实现的,因此得到输出结果如下: The work you choose should ideally have three qualities: it should be something you have a natural aptitude for, something you have a ...
MaxKB = Max Knowledge Base,是一款开箱即用的 RAG Chatbot,具备强大的工作流和 MCP 工具调用能力。它支持对接各种主流大语言模型(LLMs),广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。 下载安装Star 15,000 开箱即用 支持直接上传文档 / 自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化和 RAG(检索增强...
作为一个在Chatbot领域摸爬滚打了7年的从业者,笔者可以诚实地说,在大语言模型的推动下,检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术正在快速崛起。 RAG的搜索请求和生成式AI技术,为搜索请求和信息检索领域带来了革命性的改变。RAG能够帮助大语言模型根据可靠的数据直接给出答案。 本文就来介绍一下RAG的技术原...
Chatbots作为人工智能的重要应用之一,已经广泛应用于各个领域。而RAG技术的引入,进一步提升了Chatbots在垂直领域的智能交互能力。1. 构建知识库 在垂直领域,Chatbots需要处理大量专业性和针对性强的数据。因此,首先需要利用垂直领域专有数据构建一个结构化的知识库。这个知识库包含了事实信息、行业术语、专业知识等,为Ch...
【编者按:相信很多人都对Chatbots背后的技术原理很感兴趣,其实Chatbots并非通过“魔法”与我们交流,而是依靠一种被称为检索增强生成(RAG)的技术。 文章详细梳理了 RAG 技术的具体实现原理。首先,RAG 将用户输入的问题与知识库中的私有数据进行匹配,获取相关知识片段。然后,通过预训练的大语言模型,用提取到的知识片段...
相信很多人都对Chatbots背后的技术原理很感兴趣,其实Chatbots并非通过“魔法”与我们交流,而是依靠一种被称为检索增强生成(RAG)的技术。 文章详细梳理了 RAG 技术的具体实现原理。首先,RAG 将用户输入的问题与知识库中的私有数据进行匹配,获取相关知识片段。然后,通过预训练的大语言模型,用提取到的知识片段来增强对问...
在传统的意义上,RAG 主要是从文档中检索用户想要的数据,从而提高大模型的能力,减少幻觉问题。今天,我们从另一个维度介绍RAG,RAG不从文档中获取数据,而是从MySQL数据库检索数据。我们可以使用LangChain SQL A…
solate:langchain 实现chatbot 聊天机器人 github.com/solate/chatb 逻辑根据下面这个来封装 solate:langchain 实现RAG embedding模型使用阿里的: solate:阿里百炼 通义千问Qwen 界面 劳动法.pdf faolex.fao.org/docs/pdf 未上传文件, 大模型回复如下 上传劳动法pdf 回答就以及按照给定的rag进行了回答。 准备 pip...
整体分为5步,第一步是用户向chatbot(即LLM应用)提出问题,第二步基于问题在数据库中检索相关问题,第三步,将检索结果top n的数据传给chatbot,chatbot基于用户问题以及检索到的相关信息进行合并形成最终的prompt,第四步,将prompt提交给大模型,第五步,大模型产生输出返回给chatbot,进而返回给用户。