1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) + LLM (Large Language Model) 概念 RAG 是将信息检索与生成模型相结合的一种方法。具体来说,RAG 会从一个知识库(如数据库、文档库、向量数据库等)中检索相关的信息片段或条目,然后将这些信息与输入的查询一起传递给一个生成模型(如 GPT、T5、BERT 等)进行回答生成。...
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k"), # verbose=True, ) 总体结果如下: (llamaindex_new) Florian:~ Florian$ python /Users/Florian/Documents/rerank.py --- Node ID: 20de8234-a668-442d-8495-d39b156b44bb Score: 0.8703492815379594 Text: 4 Conclusion In this paper, we introduce Ti...
在利用 RAG 完成这些任务的领域中,已经出现了利用LLM的能力来微调嵌入模型的创新方法。例如,PROMPTAGATOR [Daiet al.,2022年] 利用LLM 作为几次查询生成器来创建特定于任务的检索器,解决监督微调方面的挑战,特别是在数据稀缺领域。另一种方法,LLM-Embedder [Zhang 等人.,2023a],利用 LLM 为跨多个下游任务的数据...
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 Techni...
with open('/root/huggingface/data/chunk_statage') as file: text=file.read()print(text) (2)这里以中文为例,所以使用句号、分号、问好、感叹号、换行符等作为句子的分割标准: importre#Splitting the text on '。' ';' '?' and '\n'single_sentences_list = re.split(r'[。;?!\n]+', text)...
response=get_completion(instruction,prompt,model="gpt-3.5-turbo")answer=response.choices[0].message["content"]returnanswer 关于提示词和提示词工程的更多介绍可以参考OpenAI 的提示词工程手册以及解读提示工程(Prompt Engineering)。 显然,尽管 OpenAI 在LLM 市场上处于领先地位,但还是有很多替代方案,比如 Anthroic...
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') ...
RAG即检索增强生成,为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息,并基于此修正生成的答案。RAG 基本上是 Search + LLM 提示,可以通过大模型回答查询,并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。
LLM Base URL 当使用LLM分离部署时,配置为已获取的LLM服务的访问地址和Token。 当使用LLM一体化部署时,系统已默认配置该参数,无需修改。 API Key Model name 在部署大语言模型(LLM)时,如果您选择了加速部署-vLLM模式,请务必填写具体的模型名称,例如qwen2-72b-instruct。对于其他部署模式,则只需将模型名称设置为...
service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo",temperature=0) ) storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store) 设置完成后可以加载此前爬取的数据,并创建向量存储索引。 documents= SimpleDirectoryReader("./data/").load_data()index= VectorStor...