在垂直领域,RAG技术结合专有数据,为Chatbots带来了更加智能、精准的交互体验。通过构建知识库、训练生成模型、引入检索机制以及优化与调整等步骤,我们可以实现基于RAG技术的Chatbots。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等强大工具,我们可以更加便捷地构建和部署这些Chatbots,为各个领域提供更加智能、高效的服务。随着技术的...
1.1 Kaggle(推荐) Step1:把https://github.com/datvodinh/rag-chatbot/blob/main/notebooks/kaggle.ipynb脚本导入到Kaggle。 Step2:把<YOUR_NGROK_TOKEN>替换为自己的token。 1.2 本地安装 a)克隆项目 git clone https://github.com/datvodinh/rag-chatbot.git cd rag-chatbot b)安装 Docker方式 docker compos...
通过整合RAG-Chatbot的检索增强生成能力和客悦智能客服的对话管理能力,可以实现更加智能化、个性化的客户服务解决方案。例如,您可以将RAG-Chatbot作为客悦智能客服的一个模块或插件,通过API接口将两者连接起来。当用户向客悦智能客服发起查询时,系统可以自动调用RAG-Chatbot进行信息检索和生成回答,并将回答返回给用户。同时,...
https://blog.gopenai.com/building-a-rag-chatbot-using-llamaindex-groq-with-llama3-chainlit-b1709f770f55
答案是使用一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）的技术。这是一个非常简单的概念，但其具体实现细节却有着惊人的技术深度。本篇文章将对 RAG 做一个高层次的概述。我们将从Chatbots的大体工作流程开始，然后放大到所有单独的部分。文章结束时，您应该对这三行神奇的代码是如何工作的，以及...
【B站最全】一套针对程序员的AI大模型教程,逼自己一周学完(LLM+RAG系统+OpenAI+Chatbot)全程通俗易懂,不再走弯路!共计29条视频,包括:开启AI的革命、LLM大模型目前的主流技术架构、LLM大模型目前落地面临的问题等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
基于RAG的本地PDF对话工具:rag-chatbot 支持同时处理多个PDF输入支持Huggingface和Ollama的任意模型 github:http://t.cn/A6ERqr8D #PDF对话工具##知识管理#
一、RAG技术概述检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术是一种新型的自然语言处理技术,旨在通过结合垂直领域专有数据,提高Chatbots的智能交互能力。RAG技术结合了检索和生成两种方法,既能够从大规模语料库中检索相关信息,又能够利用生成模型生成自然语言文本。二、RAG技术原理RAG技术的核心在于将检索和生成过...
python chatbot/memory_builder.py --chunk-size 1000Run the ChatbotTo interact with a GUI type:streamlit run chatbot/chatbot_app.py -- --model openchatRun the RAG ChatbotTo interact with a GUI type:streamlit run chatbot/rag_chatbot_app.py -- --model openchat --k 2 --synthesis-strategy ...
RAG-Chatbot-LangChain-Ollama Retrieval Augmented Generation is a powerful paradigm in Natural Language Processing that combines the strengths of retrieval-based and generation-based models to enhance the performance of conversational agents. Architecture of RAG Chatbot: The RAG Chatbot is built using a...