gitclonehttps://github.com/open-kf/rag-gpt.git &&cdrag-gpt 2.配置环境变量 在启动RAG-GPT服务之前,需要修改相关配置,以便程序正确初始化。 如果使用智谱AI作为LLM底座 cp env_of_zhipuai.env .env 文件中的变量 LLM_NAME="ZhipuAI"ZHIPUAI_API_KEY="xxxx"GLM_MODEL_NAME="glm-3-turbo"MIN_RELEVANCE_...
RAG理论来自于2020年Facebook的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成,原文:https://arxiv.org/abs/2005.11401)。RAG的核心思想是在大模型生成回答之前,先从一个知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成准确的回答。 一般来说...
选择AI模型助手 · 本地部署需要一个易用且支持私有化定制的平台。例如：· CherryStudio：国产开源，提供可视化界面和灵活的API接口，支持私有化模型加载、知识库管理及权限控制，无需依赖公有云即可完成全流程搭建。· 其他选项（如NextChat、OpenWebUI）也可根据团队技术栈选择。选择模型 LLM模型 · 可选用DeepSeek...
首先要登录到管理后台,浏览器输入:http://127.0.0.1:7000/open-kf-admin/登录账号为:admin 密码:open_kf_AIGC@2024 . 导入知识库,这里输入LangChain的网站。 在管理后台切换到 Source tab,输入想要抓取的OpenAI Cookbook的网页地址列表: https://cookbook.openai.com/ https://cookbook.openai.com/examples/gpt...
http://127.0.0.1:7000/open-kf-admin/登录账号为:admin 密码 :open_kf_AIGC@2024 . 导入知识库,这里输入OpenAI Cookbook的网页URL。在管理后台切换到 Source tab,输入想要抓取的OpenAI Cookbook的网页地址列表: https://cookbook.openai.com/https://cookbook.openai.com/examples/gpt4o/introduction_to_gpt4o...
在Linux基金会支持的OPEA(Open Platform for Enterprise AI)项目中,专注于为企业提供开放和可扩展的AI平台。OPEA为开发者提供了多个支持RAG应用的功能和服务,帮助企业更好地集成知识检索和生成模型。 图四OPEA架构概念图 如图所示,在OPEA平台中,实现了上文所述的多个与RAG相关的微服务,每个服务都有其特定的功能和...
AI代码解释 https://cookbook.openai.com/https://cookbook.openai.com/examples/gpt4o/introduction_to_gpt4ohttps://cookbook.openai.com/examples/batch_processinghttps://cookbook.openai.com/examples/assistants_api_overview_pythonhttps://cookbook.openai.com/examples/gpt_with_vision_for_video_understandinght...
# get semantic similarity metricmean_score = np.array([r.scoreforrineval_results["semantic_similarity"]]).mean() returnRunResult(score=mean_score, params=params_dict) 更多细节请访问 LlamaIndex 的关于 RAG 的超参数优化的完整笔记: https:...
Retrieval-Augmented Generation：https://developer.nvidia.com/blog/an-easy-introduction-to-multimodal-retrieval-augmented-generation/16. Towards Long Context RAG：https://www.llamaindex.ai/blog/towards-long-context-rag17. Full Fine-Tuning, PEFT, Prompt Engineering, and RAG: Which One Is Right for ...
RAG理论来自于2020年Facebook的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成,原文:<https://arxiv.org/abs/2005.11401>)。RAG的核心思想是在大模型生成回答之前,先从一个知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成准确的回答。