本文介绍了在构建RAG系统时的挑战和解决方案,特别是通过集成LLM实现智能客服。RAG系统通过结合检索机制和LLM的生成能力,能够有效处理非结构化信息,减少开发时间和数据清洗需求。然而,在实现过程中存在一些故障点,如缺失内容、格式错误和不完整答案等。 本文探讨了RAG系统的核心流程、优势以及面临的挑战。RAG系统具有减少LLM...
在启动RAG-GPT服务之前,需要修改`.env`文件中的相关配置。 - 修改OPENAI_API_KEY="此为你的openai api key",在[open ai api keys](https://platform.openai.com/api-keys)申请api key(RAG-GPT官方马上将支持国内的智普AI,使用智普ai的api key替换即可) - 本地启动时,修改URL_PREFIX="http://127.0.0.1...
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型在各个领域的应用将越来越广泛。RAG-GPT技术作为一种创新的解决方案,为LLM在特定领域的应用提供了有力的支持。通过利用RAG-GPT技术搭建LangChain官网智能客服系统,我们可以为用户提供更加准确、高效和个性化的服务体验。同时,这也为其他行业开发者提供了有益的参考和借鉴。最热...
该平台集成了多种LLM模型,并支持自定义模型训练与部署。通过与RAG-GPT的结合,千帆大模型开发与服务平台能够为企业提供更加智能化、定制化的智能客服解决方案。六、总结与展望 RAG-GPT技术的出现为企业快速搭建智能客服提供了有力支持。通过RAG的索引、检索和生成模块以及RAG-GPT的开源解决方案,企业可以迅速部署一个功能...
五、rag-gpt的实现与效果 我们的rag-gpt利用这一技术自动爬取并分析我们的文档站点,自动爬取并将文档站点的所有子页面内容整合进知识库。现在,无论何时社区内有开发者提问,rag-gpt都能迅速而准确地提供文档中已有的答案,显著提高了响应速度和信息获取的效率。
RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情况，针对数据集、用户、使用案例，甚至包括针对特定调用，生成完全不同的响应。这通常是通过 3 种...
在智能客服领域,RAG-GPT技术凭借其强大的检索增强生成能力,为构建高效、准确的问答系统提供了强有力的支持。本文将详细介绍如何利用RAG-GPT技术快速搭建LangChain官网的智能客服系统。 一、RAG-GPT技术原理 RAG-GPT(Retrieval-Augmented Generation based on GPT)技术结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)两大模块,...
为了解决这一难题,Microsoft Azure推出了GPT-RAG,这是一种专为使用检索增强生成(RAG)模式进行LLMs生产部署的企业级解决方案。GPT-RAG不仅具有强大的安全框架和零信任原则,确保对敏感数据的谨慎处理,还采用了零信任架构,包括Azure虚拟网络、Azure Front Door、Bastion和Jumpbox等功能,以确保系统的安全性。 图源备注:图片...
在增加模型参数后，RankRAG 70B的表现不仅优于强大的ChatQA-1.5 70B模型，并且还显著优于之前以InstructGPT为底层大语言模型的RAG基线。- 在更具挑战性的数据集上表现出更大的改进 相对于基线模型的性能提升，RankRAG在更具挑战性的QA数据集上更加明显。例如，在长尾QA（PopQA）和多跳QA（2WikimQA）任务中，...
二:GPTBots如何对RAG流程进行优化: 主要优化点 总体来说,我们做了这些优化,分为两块: 文件解析和文档切片: 1、用一定的规则对表格类文件进行更好的切分。 2、采用更好的embedding模型来进行匹配。 3、将embedding搜索和关键词搜索结合起来。 4、在第3步的基础上,进一步提升关键词匹配的效果。