检索增强生成 (RAG) 和 VectorDB 是自然语言处理 (NLP) 中的两个重要概念,它们正在突破 AI 系统所能实现的界限。 在这篇博文中,我将深入探讨 RAG,探索其工作原理、应用、优势和局限性。 我们还将研究 VectorDB,这是一种专用于向量存储的数据库,是许多 RAG 实现不可或缺的一部分。 最后,您将清楚地了解: R...
api_key ) # 初始化百度云向量数据库 vector_db = BaiduVectorDB( embedding=embeddings, connection_params=conn_params, table_params=TableParams(384), database_name="document", table_name="chunks", drop_old=False, ) # 初始化检索器和对话模型 retriever = vector_db.as_retriever(search_type="simil...
结合百度向量数据库、Langchain、千帆实现一个简单的RAG功能。 运行之后我们就可以基于文档提问,如提问“VectorDB 的数据引擎叫什么,用中文回答”,Demo 会把相关的文档内容提炼答复,如下图所示 原文VectorDB 产品架构设计 标量和向量检索示例 1、基于标量的检索 2、基于向量的检索 3、基...
wget http://public-vdb.bj.bcebos.com/ragflow-python-sdk-1.1.zip # 解压下载的 SDK 包 unzip ragflow-python-sdk-1.1.zip # 安装 sdk 依赖的环境,等待环境安装完成 cd ragflow-python-sdk-1.1 && sudo python3 setup.py install 2.2 启动 SDK 启动运行 RAGFlow 程序。 如果信息配置错误没关系,只需要...
很多 RAG 的场景都会优先使用 VectorDB 作为 Retrieval 的核心，因为相比于其他方案，VectorDB 能进行语义...
Zilliz发布了VectorDB bench，以帮助测试不同场景下的向量检索性能。与过去的方法不同，VectorDB bench...
vectordb = PieCloudVector.from_documents( documents=doc_splits, # text data that you want to embed and store embedding=embedding_function, # used to convert the documents into embeddings connection_string=CONNECTION_STRING, collection_name="docs_v1" ...
在性能方面,VectorDB展现出了超越开源产品的强大实力,服务高可用性、极致性价比以及全栈LLM技术的支持使其成为行业优选。此外,国产信创的支持体现了其对中国市场的适应性和前瞻性。对于数据库运维,DBSC智能驾驶舱通过RAG技术强化领域知识,为金融、制造和科研等行业的头部客户提供智能运维服务,提升了数据库管理的智能化水平...
defrag_invoke(question):db=get_tidb_connenction()context=retrieval_from_tidb(db,question)prompt=build_prompt(context,q)a=get_answer(prompt)print(f"RAG:{a}") 为了方便对比,我把不使用 RAG 直接调用 GPT API 的结果也打印出来: defllm_invoke(question):llm=AzureChatOpenAI(temperature=0.0,deployment_...
而作为蚂蚁首个对外开源的Graph RAG框架,我们采用蚂蚁全自主的开源产品:DB-GPT + OpenSPG + TuGraph。 4.3.1 AI工程框架(@DB-GPT) DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,目的是构建大模型领域的基础设施,通过开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体...