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?...
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...
在垂直领域,RAG技术结合专有数据,为Chatbots带来了更加智能、精准的交互体验。通过构建知识库、训练生成模型、引入检索机制以及优化与调整等步骤,我们可以实现基于RAG技术的Chatbots。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等强大工具,我们可以更加便捷地构建和部署这些Chatbots,为各个领域提供更加智能、高效的服务。随着技术的...
在构建和部署RAG-Chatbot时,可以考虑将其与客悦智能客服系统相结合。客悦智能客服提供了强大的自然语言处理能力和丰富的对话管理功能,能够与RAG-Chatbot形成互补,共同提升聊天机器人的性能和用户体验。通过整合RAG-Chatbot的检索增强生成能力和客悦智能客服的对话管理能力,可以实现更加智能化、个性化的客户服务解决方案。例如,...
【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...
项目名称:基于RAG的医学百晓生CHATBOT 报告日期:2024年8月18日 项目负责人:琨坤 项目概述: 该项目旨在开发一个基于RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)模型的AI医生Chatbot,能够为用户提供智能、实时的医学问答服务。Chatbot将结合英伟达NIM提供的专业预训练语言模型和开放的医学知识库,通过检索相关信息并生...
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来...
您可以使用PAI提供的rag_chatbot_test_doc.txt知识库文档进行Mock测试。 3、文档清洗与切分 在构建向量检索库前,系统会对您所上传的知识文档进行预处理。包括数据清洗(文本提取、超链替换等)和切块(chunk)。 您可以通过设置以下两个参数来控制文档切块粒度的大小: ...
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...
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。