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 Key记录下来,然后,在项目中添加Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory NuGet包的引用,因为我们打算先使用基于内存的文本向量数据库来运行我们的代码。
Semantic Kernel支持多种向量数据库,比如Sqlite,Azure AI Search,Chroma,Milvus,Pinecone,Qdrant,Weaviate等等。在添加引用的时候,需要使用--prerelease参数,因为Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory包目前还处于alpha阶段。 将上面的代码改成下面的形式: usingMicrosoft.SemanticKernel; usingMicrosoft.SemanticKernel.ChatCo...
RAG在NQ数据集上的评估 讨论 稀疏与密集向量索引之间的权衡 没有元数据的混合检索器 结论 原文地址 当前RAG系统的局限性 目前在RAG流程中采用的多数检索方法依赖于关键词搜索和相似性搜索,这可能会影响RAG系统的整体准确度。表1总结了目前检索器准确度的基准数据。 表1 | 当前检索器基准 尽管过去提高RAG准确度的努...
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 Key记录下来,然后,在项目中添加Microsoft.SemanticKernel.Plugins.MemoryNuGet包的引用,因为我们打算先使用基于内存的文本向量数据库来运行我们的代码。
Imagine two powerful AI-driven methods transforming how we find and use information:Retrieval-Augmented Generation (RAG)andSemantic Search. On the surface, they might look similar—both involve retrieving relevant data and using natural language processing—but they differ substantially in how they inter...
Semantic Kernel支持多种向量数据库,比如Sqlite,Azure AI Search,Chroma,Milvus,Pinecone,Qdrant,Weaviate等等。在添加引用的时候,需要使用--prerelease参数,因为Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Memory包目前还处于alpha阶段。 将上面的代码改成下面的形式: usingMicrosoft.SemanticKernel;usingMicrosoft.SemanticKernel.Chat...
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。
await foreach (var answer in memory.SearchAsync( collection: "ask", query: ask, limit: 3, minRelevanceScore: 0.65d, withEmbeddings: true)) { chatHistory.AddSystemMessage(answer.Metadata.Text); }; chatHistory.AddUserMessage(ask); Console.WriteLine(); ...
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。
As adoption of LLMs and retrieval-augmented generation (RAG) becomes more prevalent in enterprise, the demand for robust evaluation arises, ensuring these new tools meet the high regulatory standards of various industries. Gain an in-depth understanding of the unique requirements as well as practical...