RAG(检索增强生成) 就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将 RAG 的核心理解为 “检索 + 生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和 Prompt 工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 从RAG 系统的...
基于融合后的上下文,RAG 生成模型产生最终的回答或文本。 这一步骤旨在综合原始输入和检索到的信息。 3 准备环境 3.1 向量数据库环境 已经通过百度向量数据库测试申请的才能访问创建,地址:VectorDB 向量数据库官网页-百度智能云 1 创建百度向量数据库实例,注意需要地域,可用区需要和 BCC 保持在同一个 VPC 内。 地...
然后直接和向量数据库中的embedding计算距离: docs = retriever_from_llm.get_relevant_documents(query=question)#多个query和向量数据库的embedding向量直接计算距离 [Document(page_content='In this technical report, we introduce Baichuan\n2, a series of large-scale multilingual language\nmodels. Baichuan 2 h...
得益于 SQL 数据库在海量结构化数据场景长期的打磨,MyScaleDB同时支持海量向量和结构化数据,包括字符串、JSON、空间、时序等多种数据类型的高效存储和查询,并将在近期推出功能强大的倒排表和关键字检索功能,进一步提高 RAG 系统的精度并替代 Elasticsearch 等系统。
RAG基于大模型和向量数据库打造企业级知识库 8年前，给客户做过一个知识库。为了实现可针对文件内容、文件描述和业务归类的搜索。通过将office文档加入批注、pdf文件加标签，并将文件内容存入SQL Server数据库，启用SQL Server的全文检索，实现对全部信息的查询，再通过开发分词服务，实现输入一句话按关键词搜索。结果可...
可见,对于 RAG 和向量数据库领域而言,技术实践和一线的落地场景依然需要持续探索和挖掘。 除了最佳实践外,大模型领域一直无法回避的挑战就是变化太快。 OpenAI 首届开发者大会在几天前彻底引爆,并被广泛定义为改变了现有的大模型格局。这会对向量数据库行业的发展有什么影响呢?RAG 又再次走到了台前?这个领域现在还值...
我们要把AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...
同时,Zilliz 也开放了 OSSChat 背后的技术——开源的 RAG 框架 Akcio,持续为大模型时代的开发者赋能。 与此同时,大模型的语义缓存层 GPTCache 上线,在有效提升大模型性能、提升开发效率的同时,还可帮助用户减少开发成本。上线短短 30 天,GitHub Star 数便突破 3K,目前下载...
#人工智能##AI应用##AI大模型#随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作,共同推动...
问:大模型在做 RAG 回复问题的时候,怎么稳定的在内容中带上被引用片段的标号呢 这种效果咋实现的 问: 做 RAG 时,是需要对文档预处理的:对文档分块(例如:按照章节或者段落分),然后每一个分块做 Embedding,然后将 Embedding 后的结果存入向量数据库。 注意在存向量数据库时,不仅可以存分块的文本和 Embedding ...