知识图谱是一种很不错的方式,但还是太费token了,且llm+prompt提取的三元组有太多的垃圾三元组,一个品质不高的知识图谱实际用处很有限,想进一步问题又来了,要不要微调一个专门提取三元组的llm? llm的推理能力仍然不够,国内的llm更不够,llm的能力甚至影响了问答代码的实现方案。理想状态下,如果llm能力足够的话,基...
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]: ...
如果你正在使用 LLM(大型语言模型)构建任何有意义的产品/功能,你可能会使用称为 RAG(检索增强生成)的技术。它可以让你将LLM训练数据中没有的外部数据集成到LLM的文本生成过程中,这可以大大减少幻觉的噩梦,提高文本响应的相关性。 RAG 的想法似乎很简单:查找并检索最相关的文本块,并将其插入到 LLM 的原始提示中,...
除了长文本处理在不断进步之外,RAG 最近也有很多新的技术,未来可能会结合 agent,在其他方面提高模型解决具体实际问题的能力。 来自MIT、Meta AI、CMU 的研究者提出了一种名为 Streaming LLM 的方法,使语言模型能够流畅地处理无穷无尽的文本。 使用StreamingLLM,包括 Llama-2- 7/13/70B、MPT- 7/30B 在内的模型可...
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...
# 定义一个 router,通过给LLM(structured_llm)输入提示(prompt)来产生结果 router = prompt | structured_llm 下面是使用方式。用户给出question,然后调用router.invoke让LLM找出合适的数据源,最终会在result.datasource中返回python_docs。 question ="""Why doesn't the following code work: ...
我们使用 LLM、文档拆分、嵌入模型和 Pinecone 索引名称从TestsetGenerator 类初始化一个对象。from langchain.embeddings import VertexAIEmbeddingsfrom langchain.llms import VertexAIfrom testset_generator import TestsetGeneratorgenerator_llm = VertexAI( location="europe-west3", max_output_tokens=256, ...
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...
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...