大模型缺乏私有知识,且通用知识更新滞后。业界通常采用检索增强生成(RAG)技术,根据用户输入从外部信息源检索相关信息,然后将检索到的内容整合到用户输入中,从而帮助大模型生成更准确的回答。知识库功能作为阿里云百炼的RAG能力,能有效补充私有知识并提供最新信息。 无专属知识库的应用 在没有专属知识库时,大模型无法准确回答“百炼手机”的问题。 有专
图解AI大模型三大核心技术:RAG、大模型、智能体,全程干货,零基础小白也能看懂!! 大模型中的Transformer与混合专家(MoE) 5种大模型微调技术传统RAG与Agentic RAG对比5种经典的智能体设计模式5大文本分块策略智能体系统的5个等级传统RAG vs HyDERAG vs Graph RAGKV cachi… AI大模型Zack 我整理的大模型、智能体的...
这是最后一步了,回到MaxKB界面: 点击应用,然后创建应用,填写应用名称、应用描述,AI模型这里,选择我们刚才创建的MaxKB里的llama3模型,如下所示,按照这样填写: 记得勾选这里:这样大模型和我们本地知识库就关联起来了: 最后点击,创建,按钮,就会看到下面的应用: 以上完整步骤,根据本文步骤,就可以实现文章开始的问答效果。
3.稍等片刻,可以看到图形界面启动,左侧有AI对话,点开AI对话就可以与大模型畅聊了,token免费不限量,不需要网络,离线也可聊天哦,没人知道你和大模型聊了什么 4.建立知识库。点开左侧知识库,创建一个库,上传文档给大模型,就可以微调大模型使其能回答特定垂直领域的问题了,这些文档是高度机密也不碍事,因为都在你本...
大模型侧工具安装部署实践 这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践,至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢?这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心,是提供智能决策的引擎。它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力,是整个智能应用的心脏,同时,由于这次主题是本地大模型个人知识库,...
当下人工智能(Generative AI)快速发展,各种大模型(文心一言、通义千问、豆包、混元等)以及文生图、文生视频、以及其他功能性AI层出不穷。目前AI的发展趋势从增加参数数量使大模型更加智能转向大模型在行业内的应用落地。 而对于专利相关从业人员以及科技型公司,因为技术保密等原因不适合利用公版大模型处理私域数据,例如...
先明确一点,Langchain是一个大语言模型开发框架,是用于大模型相关业务的一个开发套件。LangChain 本身不提供LLM,本质上就是对各种大模型提供的 API 的套壳,是为了方便我们使用这些 API,搭建起来的一些框架、模块和接口。LangChain 将 LLM 模型(对话模型、embedding模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部...
■ 多模型支持:支持对接主流的大模型,包括本地私有大模型(如Llama 2)、OpenAI、Azure OpenAI和百度千帆大模型等。 使用界面是这个样子: 官方推荐采用docker进行快速部署,所以我个人建议还是起一台Linux虚拟机,方便又快捷; 如果稍微懂一点Linux,但是不太懂docker的,建议部署 1Panel 后再通过里面的应用商店来下载使用;...
我们要把AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...
我们要把 AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...