基于RAG的的医疗问答系统,用中华药典做数据库,从0到1实现一个医疗知识问答系统!理论+实战超详细解析包括代码实战、具体讲解、rag增强检索原理,附源码! 834 82 43:45 App 【2025最新】从入门到提示词工程师:全网最通俗易懂Prompt-Learning提示词学习教程!学不会我退出IT圈!
全网最适合0基础入门的【RAG实战】从0到1实现一个医疗知识问答系统,用中华药典做数据库,附源码!理论+实战超详细解析包括代码实战、具体讲解、rag增强检索原理 2006 90 14:19 App GLM4一键本地部署保姆级教程,不挑配置,部署+微调+效果展示,小白必看的保姆级教程!大模型本地部署,大模型入门 916 99 23:10 App ...
Naive RAG:这是RAG技术的基础阶段,它包括了索引(Indexing)、检索(Retrieval)和生成(Generation)三个基本步骤。在这个阶段,RAG通过整合外部知识库来增强LLMs,但是存在一些限制,例如准确性低、召回低、组装prompt的问题以及灵活性问题。 Advanced RAG:为了解决Naive RAG的不足,Advanced RAG阶段引入了预检索和后检索策略,...
【搭建AI大模型】本地私有化RAG知识库搭建—基于Ollama+AnythingLLM保姆级教程 一、关于RAG1.1 简介检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)是一种结合了信息检索和语言模型的技术,它通过从大规模的知识库中检索相关信息,并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。这种方法在2020年由Meta AI研究人...
大模型落地应用过程中,一般形式还是问答形式,无论是人机对话还是机机对话,都是靠问答来解决一系列问题。无论是要求大模型给出具体的专业化知识,还是要求大模型进行某项作业的开展,都是以问题(指令其实也是一种特殊的问题)的形式进行。所以在RAG中,如何将问题转化为大模型能够理解的问题,转化为各种知识库可以查询的...
1.6 RAG面临的挑战 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 1.6.1 LLM的伸缩法则与知识库大小的关系 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >
大模型落地应用过程中,一般形式还是问答形式,无论是人机对话还是机机对话,都是靠问答来解决一系列问题。无论是要求大模型给出具体的专业化知识,还是要求大模型进行某项作业的开展,都是以问题(指令其实也是一种特殊的问题)的形式进行。所以在RAG中,如何将问题转化为大模型能够理解的问题,转化为各种知识库可以查询的...
在AnythingLLM中,通过“选择知识”按钮上传文档或给定知识文件链接(支持PDF、TXT、DOCX等文档格式)。 将文档通过嵌入模型转化为向量,并保存到向量数据库中。这个过程可能需要一些时间,具体取决于文档的大小和系统的性能。 5. 开始使用 配置完成后,就可以在AnythingLLM中进行基于检索增强生成(RAG)的聊天或问答了。 可以...
简介: Llama-3 用于 RAG,增强大语言模型的性能,整合外部知识。关键组件包括:1) 自定义知识库,存储更新的信息;2) 分块处理,拆解文本便于管理;3) 嵌入模型,转化多模态数据为数值向量;4) 向量数据库,快速检索相似性;5) 用户聊天界面,交互平台;6) 查询引擎,获取上下文生成响应;7) 提示词模板,结合查询与知识生成...
RankRAG 通过两阶段指令微调过程增强 LLM 的检索增强生成能力。第一阶段涉及在各种指令遵循数据集上进行监督微调。第二阶段统一了排序和生成任务,整合了上下文丰富的问答、检索增强型问答、上下文排序和检索增强型排序数据。所有任务都被标准化为(问题、上下文、答案)格式,便于知识迁移。在推理过程中,RankRAG 采用检索-重...