RAG(中文为检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。 例如,向 LLM 提问一个问题(answer),RAG 从各种数据源检索相关的信息,并将检索到的信息和问题(answer)注入到 LLM 提示中,LLM 最后给出答案。 RAG 是2023年基于 LLM 的系统中最受欢迎的架构。许多产品基于 RAG 构建,从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答服务...
生成：最后，将经过检索增强的 prompt 馈送给 LLM。使用 LangChain 实现检索增强生成 下面将介绍如何通过 Python 实现 RAG 工作流程，这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包：langchain，编排openai，嵌入模型...
RAG(中文为检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。 例如,我们向 LLM 提问一个问题(answer),RAG 从各种数据源检索相关的信息,并将检索到的信息和问题(answer)注入到 LLM 提示中,LLM 最后给出答案。 RAG 是2023年基于 LLM 的系统中最受欢迎的架构。许多产品基于 RAG 构建,从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答...
图检索增强生成(GraphRAG)技术结合了图神经网络和语言模型,利用文本属性图作为图数据的通用格式,在检索和生成阶段实现更高效的知识获取和信息生成。核心关键点在于通过图结构来捕捉和利用信息之间的关系,超越了传统文本检索的局限性。 GraphRAG的动态和自适应图的构建也是其重要的创新之一。大多数现有的GraphRAG方法基于静...
增强:然后将用户查询和检索到的附加上下文填充到一个 prompt 模板中。 生成:最后,将经过检索增强的 prompt 馈送给 LLM。 使用LangChain 实现检索增强生成 下面将介绍如何通过Python实现 RAG 工作流程,这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...
大语言模型技术,主要从大模型微调、AI Agent智能体、RAG检索增强生成、提示词工程、多模态这5个方面进行细化。 RAG检索增强生成 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称 RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的技术,它通过从外部知识源检索相关信息来辅助大型语言模型(LLMs)生成更准确、更丰富的回答。这种方法...
使用LangChain 实现检索增强生成 下面将介绍如何通过 Python 实现 RAG 工作流程,这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。 必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包: langchain,编排 openai,嵌入模型和 LLM ...
数据搜集、索引建立、检索算法设计、排序算法设计、向量数据库、检索增强生成、搜索结果生成……大模型的能力贯穿了“天工”AI搜索的几乎每一个环节。 对于用户而言,大模型加持的新一代搜索引擎,能够让搜索结果更精准、更高效、更可信;
RAG检索增强生成是个好办法 在前面多轮对话聊天机器人中,为了得到更准确的回答,我们将历史聊天记录作为上下文传递给大模型,逐渐地,这种模式发展成为RAG,也就是检索增强生成。 像ChatGPT这类大模型,它的原理是学习训练数据的分布来生成新内容,在训练数据不足或者上下文不充分的情况下,就会产生幻觉,也就是胡编乱造;...