简介:本文深入探讨RAG与LLM的结合原理,重点关注其在local环境中的实现,并提供完整的代码示例,帮助读者更好地理解和应用这一技术。 随着人工智能技术的不断发展,RAG(Retrieval-Augmented Generation)与LLM(Large Language Model)的结合成为了自然语言处理领域的研究热点。这种结合能够充分利用外部知识库,提升生成模型的性能...
RAG允许用户将LLM的训练数据中不可用的外部数据集成到LLM的文本生成过程中,这可以大大减少幻觉的产生,并提高文本响应的相关性。 RAG的想法其实很简单:查询并检索最相关的文本块,并将其插入LLM的原始提示中,这样LLM就可以访问这些引用文本片段,并可以使用它们生成响应。但是,要获得一个高质量的RAG管道(在生产环境中产生...
Ollama:在我们的本地机器上下载并提供定制化的开源 LLM。 步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设置 Python 3。然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 --version# Python 3.11.7 为您的项目创建一个新文件夹,例如 local-ra...
llm, vector_store, embed_model="local:BAAI/bge-small-en-v1.5"): # create the sentence window node parser w/ default settingsnode_parser=SentenceWindowNodeParser.from_defaults(window_size=3,window_metadata_key="window"
LLM:用户查询和相关文本块喂给LLM,让其生成具有相关上下文的答案。 我们可以在ServiceContext中将这两个模型捆绑在一起,并在以后的索引和查询步骤中使用它们。 embed_model = resolve_embed_model(“local:BAAI/bge-small-en”) llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") ...
fromllama_index import ServiceContext, VectorStoreIndex, StorageContextfromllama_index.node_parser import SentenceWindowNodeParserdefbuild_sentence_window_index(document,llm, vector_store, embed_model=”local:BAAI/bge-small-en-v1.5”): # create the sentence window node parser w/ default settingsnode...
LLM 基于此上下文进行回答。 动手开发 (1)设置Python虚拟环境 设置一个虚拟环境来沙箱化我们的Python,以避免任何版本或依赖项冲突。执行以下命令以创建新的Python虚拟环境。 复制 pip install virtualenv python3-m venv./venv source venv/bin/activate 1. ...
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统 在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标,这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RAG 在人工智能领域,检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)...
Llama Packs 既是一种快速高效的 LLM 应用程序构建方法,也是一种预打包模块和模板的集合,可帮助开发...
LLMs之GraphRAG:《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》翻译与解读 导读:该论文提出了一种基于图结构的知识图谱增强生成(Graph RAG)方法,用于回答用户针对整个文本集合的全局性质询问,以支持人们对大量数据进行全面理解。