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, ...
在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。
在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着,当模型面对用户...
那么，有没有一种方法，可以避免数据向量化和语义搜索的问题，直接利用原始数据和LLM的交互，提高RAG的准确率和效率呢？本文的目的就是介绍一种不用向量也可以RAG的方法，它基于结构化数据和LLM的交互，实现了一种新颖的RAG模式，具有准确、高效、灵活、易扩展等优势。基于结构化数据来RAG 我们不妨换个思路，上文拆解...
llm rag 架构代码实现 llvm ir教程 LLVM IR介绍及各种示例 参考文献链接 https:///llir/llvm https:///Evian-Zhang/llvm-ir-tutorial/tree/master/code 优化是对LLVM IR进行操作: 什么是LLVM IR LLVM IR 是一门低级语言,语法类似于汇编 任何高级编程语言(如C++)都可以用LLVM IR表示...
语言大模型(LLM):用来实现基于检索到的知识的推理和答案生成。这里我们将采用浪潮最新发布的 Yuan2.0 大模型来实现答案生成。从官方公布的资料来看,Yuan2.0 是在 Yuan1.0 的基础上,利用更多样的高质量预训练数据和指令微调数据集,令模型在语义、数学、推理、代码、知识等不同方面具备更强的理解能力。Yuan2.0 包含了...
RAG是什么? 检索增强生成(RAG)是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。 https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat ...
在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着,当模型面对用户...
LumberChunker：自动识别最佳分割点，通过迭代地将段落输入到LLM中。in-context retrieval：这是一种新的...
LLM 和 RAG 是相关的,因为它们涉及语言理解和生成。尽管如此,RAG 仍然专注于将这些功能组合用于特定任务,而 LLM 是更通用的语言模型。 RAG的内部工作 RAG 巧妙地结合了这两种 AI 超能力。下面是一个简化的视图: ● 查询: 您提出问题或提供主题。这将用作您的查询。 # Example Python code for creating a ...