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...
- LlamaIndex RAG最低，平均为12.9秒。- 其次是GPT4-Turbo，平均用时21.6秒，但差距很大，为7-36秒。- assistant API RAG检索时间为24.8秒。此外，大多数应用程序都能从乐观的文档上传中获益，从而最大限度地减少感知延迟。由于RAG索引的成本很低，通常不会有太大损失。「大海捞针」实验 作者Atai Barkai以...
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...
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。
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完善的智能客服系统。未来,随着技术的不断发展,我们有理由相信智能客服将在更多领域发挥更大的作用,为企业创造更多的价值。同时...
以下是对RagFlow、RagGPT、QAnything、GraphGTP以及LangChain-ChatChat的应用分析: RagFlow & RagGPT: 应用场景:这两者都属于检索增强型生成模型,旨在通过结合检索和生成技术来提高自然语言处理任务的性能。它们特别适用于需要准确回答用户问题、提供有用信息或生成连贯文本的场景。 技术特点:Rag...
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,...
与更大的模型相比，RankRAG 8B依然显著优于InstructRetro（5倍参数量）、RA-DIT 65B（8倍参数量），甚至在NQ和TriviaQA任务中超越了参数多达8倍的Llama3-instruct 70B。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...
整体的RAG技术框架包括三个方面：数据索引阶段：构造向量数据库，引入自己的外部数据源 检索阶段：根据用户...