因为对于 LLM 来说,原始query并不总是最佳检索结果,尤其是在现实世界中。首先利用LLM 进行改写query,然后进行检索增强。同时,为了进一步提高改写的效果,应用小语言模型(T5)作为可训练的改写器,改写搜索query以满足冻结检索器和LLM的需要。为了对改写器进行微调,该方法还使用伪数据进行有监督的热身训练。然后,将 "先...
copilot 一般跟项目贴的比较近,其中比较有通用性的两个领域,code copilot(字节的codeverse和阿里的通义灵码)和 chatbi,需要团队有比较强的 bi 或ide 背景。 rag 这块比较适合团队从0 起步,且迎合了非结构化文档结构化的浪潮。在企业、团体过往的信息化系统里一般都不涉及非结构化文档,llm起步之后,这部分文档可...
With its integration in LlamaIndex, we can now implement LongLLMLingua as a node postprocessor, which will compress context after the retrieval step before feeding it into the LLM. See the sample code snippet below, where we set up LongLLMLinguaPostprocessor, which uses the longllmlingua pac...
提示信息压缩技术在长上下文场景下,首次由LongLLMLingua研究项目提出,并已在LlamaIndex中得到应用,相对Langchain的资源则较零散。现在,我们可以将LongLLMLingua作为节点后处理器来实施,这一步会在检索后对上下文进行压缩,然后再送入LLM处理。 以下是在LlamaIndex中使用LongLLMLingua的示范,其他细节可以参考官方文件[4]: ...
检索增强生成 (RAG) 管道正日益成为使用大型语言模型 (LLM) 和您自己的数据实现问答和聊天机器人应用程序的常用方法。 您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上,但在许多情况下,您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres 等数据库的结构化表中,或存储在Mon...
在人工智能的快速发展中，LLM、Agent、知识库、向量数据库、RAG（检索增强生成）、知识图谱以及AGI（人工通用智能）等概念和技术不断涌现，其共同推动着人工智能技术的进步和应用场景的拓展！从智能体定义到实际应用，在多次体验各个智能体系之旅的前提下，简单谈谈一点 IDea！本文将分别介绍这些概念和技术，并探讨它们在...
“一个有 1000 万 token 上下文窗口的大模型击败了 RAG。LLM 已是强大的检索器,那为什么还构建一个弱小的检索器并花时间在解决分块、嵌入和索引问题上呢?” 他表示,1000 万 token 上下文杀死了 RAG。(Twitter地址:https://twitter.com/Francis_YAO_/status/1758934303655030929) ...
LLM API:llama.cpp service Langchain: Vector DB:ChromaDB Embeding:sentence-Tranformers 核心在于Langchain,它是用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。LangChain就像胶水一样,有各种接口可以连接LLM模型与其他工具和数据源,不过现在LangChain正在蓬勃发展中,许多文件或API改版很多。以下我使用最简单的方式示范。
下面的Code中的{context}和{input}就是相应的需要输入的参数。然后使用 from_template 把我们预定义的模板template转换成PromptTemplate对象。接着我们使用 create_stuff_documents_chain 函数去创建一个链用于把输入的文档列表也就是 prompt 格式化然后传给 LLM。