using Microsoft.SemanticKernel;using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;using System.Text;using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AzureOpenAI;using Microsoft.SemanticKernel.Memory;using Microsoft.SemanticKernel.Text;#pragma warning disable SKEXP0010, SKEXP0001, SKEXP0050const string CollectionName = "La...
RAG是“Reference-based Generative model with Attention”的缩写,也可以被称为“Retrieval-Augmented Generation”,是一种结合了检索技术和生成模型的方法,主要用于自然语言处理任务,如文本生成、对话系统、机器翻译等。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息,并将其与输入文本结合,以生成更准确、更丰富的输出。这种方法...
RAG是“Reference-based Generative model with Attention”的缩写,也可以被称为“Retrieval-Augmented Generation”,是一种结合了检索技术和生成模型的方法,主要用于自然语言处理任务,如文本生成、对话系统、机器翻译等。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息,并将其与输入文本结合,以生成更准确、更丰富的输出。这种方法...
SimpleRAG是基于WPF与Semantic Kernel实现的一个简单的RAG应用,可用于学习与理解如何使用Semantic Kernel构建RAG应用。 GitHub地址:github.com/Ming-jiayou/ 主要功能 AI聊天 支持所有兼容OpenAI格式的大语言模型: 文本嵌入 支持所有兼容OpenAI格式的嵌入模型: 简单的RAG回答 简单的RAG回答效果: 对比不使用RAG的回答: 从...
简介:SemanticKernel/C#:检索增强生成(RAG)简易实践 检索增强生成(RAG)是什么? RAG是“Reference-based Generative model with Attention”的缩写,也可以被称为“Retrieval-Augmented Generation”,是一种结合了检索技术和生成模型的方法,主要用于自然语言处理任务,如文本生成、对话系统、机器翻译等。RAG模型通过从外部知识...
很明显,我们应该减少传入的数据量,但这样又没办法把完整的新闻文章信息发送给大语言模型。此时就要用到“检索增强生成(RAG)”。 Semantic Kernel的检索增强生成(RAG)实践 其实,并不一定非要把整篇新闻文章发给大语言模型,可以换个思路:只需要在新闻文章中摘出跟提问相关的内容发送给大语言模型就可以了,这样就可以...
很明显,我们应该减少传入的数据量,但这样又没办法把完整的新闻文章信息发送给大语言模型。此时就要用到“检索增强生成(RAG)”。 Semantic Kernel的检索增强生成(RAG)实践 其实,并不一定非要把整篇新闻文章发给大语言模型,可以换个思路:只需要在新闻文章中摘出跟提问相关的内容发送给大语言模型就可以了,这样就可以...
虚线灰色框中就是检索增强生成(RAG)相关流程,这里就不针对每个标号一一说明了,能够理解上面所述的4个大的步骤,就很好理解这张图中的整体流程。下面我们直接使用Semantic Kernel,通过RAG来增强模型应答。 首先,在Azure OpenAI Studio中,按照上文的步骤,部署一个text-embedding-3-small的模型,同样将终结点URI和API Ke...
Semantic Kernel:用Embedding做客服(RAG) RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法。它通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文,提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域,兼具高效性和灵活性。公司的客户机器人都特别适合。
In this sample, the index is configured on thetravel-samplebucket within theinventoryscope, where a collection namedsemantickernelis created. This collection is used to store the data for the RAG example. The index configuration allows you to set the similarity function—such as dot product—and...