查询重写是 RAG 系统中的一个重要优化技术,它能够将用户的原始查询转换成更加结构化和明确的形式。这种转换可以提高检索的准确性,并帮助系统更好地理解用户的真实意图。 Spring AI 提供了 RewriteQueryTransformer 来实现查询重写功能。以下是一个具体的示例: ...
Spring AI应用:利用DeepSeek+嵌入模型+Milvus向量数据库实现检索增强生成--RAG应用(超详细) 在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的快速发展为各行业带来了前所未有的机遇。其中,检索增强生成(RAG)技术作为一种结合了检索和生成的混合模型,已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。本文将详细介绍如何利用Spring AI框架、...
查询重写是 RAG 系统中的一个重要优化技术,它能够将用户的原始查询转换成更加结构化和明确的形式。这种转换可以提高检索的准确性,并帮助系统更好地理解用户的真实意图。Spring AI 提供了 RewriteQueryTransformer 来实现查询重写功能。以下是一个具体的示例:
SpringAI RAG 检索增强生成 嵌入——Embedding,可能有些人了解过这个词,也可能没了解过这个词;但不管怎么说,嵌入在大模型技术中扮演着非常重要的角色;它是很多上层技术的基础。 大模型的底层数学结构是向量,而由于计算机只能进行数值计算;因此向量在计算机中是通过矩阵结构进行表示的,优点就在于计算简单;并且能进行升维...
Spring AI作为强大的工具,使RAG的实现变得高效可行。文章将分步骤解析Spring AI中RAG的实现过程,包括检索增强和生成模型的应用,帮助读者深入了解这一前沿技术。 > > ### 关键词 > Spring AI, RAG技术, 实现过程, 检索增强, 生成模型 ## 一、RAG技术概述 ### 1.1 RAG技术的概念及其在生成模型中的应用 在...
我们就用 Spring AI 和 Redis 实现了一个 RAG 应用程序。若要更进一步，我们建议您查看 Github 上的示例代码。将 Redis 的高效和易用性与 Spring AI 提供的便捷抽象相结合，Java 开发人员使用 Spring 构建响应式 AI 应用程序将变得更加容易。有关向量数据库的更多信息，欢迎与我们沟通交流~
Spring AI 实现基本 RAG 流程 核心实现代码 配置类 AI检测代码解析 @Configuration public class RagConfig { @Bean ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) { return builder.defaultSystem("你将作为一名机器人产品的专家,对于用户的使用需求作出解答") ...
您可以将结构化和非结构化数据转换为嵌入并将它们存储在矢量数据库中。然后,您可以使用自然语言查询矢量数据库并检索相关数据。然后,您可以查询传递相关数据的 AI 模型以获得响应。 检索增强生成(RAG)是优化法学硕士输出的过程,在生成响应之前,除了训练数据之外,还使用额外的知识库。
本示例项目的源码请查看 Github 仓库spring-ai-alibaba-examples。 RAG介绍 检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型(设计用于搜索大型数据集或知识库)和生成模型(例如大型语言模型 (LLM),此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复)结合在一起。
Function Calling:此技术允许注册自定义的用户函数,将大型语言模型连接到外部系统的 API。Spring AI 大大简化了支持函数调用所需编写的代码。 检索增强生成(RAG) 一种称为检索增强生成 (RAG) 的技术已经出现,旨在解决为 AI 模型提供额外的知识输入,以辅助模型更好的回答问题。