在获取最相关的单个句子之后,为了更好地推理找到的上下文,在检索到的句子之前和之后将上下文窗口扩展为k个句子,然后将这个扩展的上下文发送给 LLM。 父文档检索与句子窗口检索非常相似,都是搜索更细粒度的信息,然后在将上下文提供给 LLM 进行推理之前扩展过的上下文窗口。文档被拆分成引用较大父块中的较小子块。具体...
(Large Language Model)大语言模型与RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成技术相结合,已成为企业智能问答领域的热门选择。然而,在实际应用中,仍遇到诸多挑战,如:如何将现实中复杂需求分解为当前技术能够回答的问题、如何有序稳定提升智能问答准确率以及如何进行结果评估实现持续优化等。本文旨在深入剖析LLM与RAG在...
三金哥:从字面意思来讲,LLM 是 Large Language Model 这三个单词的首字母缩写,意为大语言模型。问了 LLM 后,LLM 进一步告诉我:大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的自然语言处理工具,能理解和生成文本。通过大量语料库训练,LLM 在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。常见的应用包括自动问答、生成文...
在LlamaIndex中,有各种可用的后处理器(https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/querying/node_postprocessors/root.html),根据相似度得分、关键字、元数据过滤出结果,或者使用其他模型对其重新排序,比如LLM,sentence-transformer cross-encoder,重排序端点或者基于元数据,比如日期。常见的方法基本上都可以。
embeddings = model.encode([x['combined_sentence']forxinsentences]) 计算好的embedding写入对应位置: fori, sentenceinenumerate(sentences): sentence['combined_sentence_embedding'] = embeddings[i] 计算两个embedding之间的cosin相似度: defcosine_similarity(vec1, vec2):"""Calculate the cosine similarity be...
LLM知识增强:RAG&微调?微软给出部分答案 一、引言 LLM(Large Lanuage Model) 具有非常强大的能力,然而并非是完美的,当我们想进一步精进 LLM 的能力时也有很多手段,比如 Prompt Engineering、微调、RAG 等,OpenAI 曾在 Devday 中介绍如何在这些技术手段中选择及权衡的宝贵见解,是个很不错的参考(A Survey of ...
(window_size=3,window_metadata_key=”window”,original_text_metadata_key=”original_text”,)sentence_context=ServiceContext.from_defaults(llm=llm,embed_model=embed_model,node_parser=node_parser)storage_context=StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)sentence_index=VectorStoreIndex.from_...
为了进行说明,请考虑以下使用LLM生成文本示例的Python代码片段: 复制 from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel # Input prompt = "How long have Australia held on to the Ashes?" # Encode the inputs with GPT2 Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') ...
3、 FlagEmbedding也有 Embedding Model:Visualized-BGE,BGE-M3,LLM Embedder,BGE Embedding,感兴趣的小伙伴也可以尝试一下! 4、RAG整个流程中关键节点和涉及到的现成包列举如下:不同节点可以根据用户需求和实际情况选择,节点之间的选择可以排列组合! 参考:
三金哥:从字面意思来讲,LLM 是 Large Language Model 这三个单词的首字母缩写,意为大语言模型。问了 LLM 后,LLM 进一步告诉我:大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的自然语言处理工具,能理解和生成文本。通过大量语料库训练,LLM 在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。常见的应用包括自动问答、生成文...