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...
一文带你速通RAG、知识库和LLM! (Retrieval Augmented Generation,RAG)是一种强大的工具,它通过将企业外部知识整合到生成过程中,增强了大语言模型(LLM)的性能。 RAG本质上是通过工程化手段,解决LLM知识更新困难的问题。其核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库(通常使用向量数据库)存储未在训练数据集中出现的新数据、...
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...
用户问问题时,我们将用户的问题转换成embedding去查询向量数据库,查到和用户问题最相似的几个文本,然后让LLM参考这些文本进行总结。 用更通俗易懂的原理来解释我们为什么要做RAG。假设我们有一个大三学生,他要在没有任何准备的情况下参加一门期末考试。但是我们给他一个宽松的条件,就是把参考资料给他,允许他随时...