一、RAG介绍   如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。​    假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？    这可以通过四个步骤轻松完成：Embedding：使用embedding模型对文档进行embedding操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而

环境：python3.10，centos7.x使用pip3installchromadb时，遇到以下问题。问题1:gccnote:Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip.ERROR:Failedbuildingwheelforchroma-hnswlibFailedtobuildchroma-hnswlibERROR:Couldnotbuildwheelsforchroma-hnswlib,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects该问题为gc

使用Langchain+GPT+向量数据库chromadb来创建文档对话机器人一.效果图如下：二.安装包pipinstalllangchainpipinstallchromadbpipinstallunstructuredpipinstalljieba三.代码如下#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importos#导入os模块，用于操作系统相关的操作importchromadbimportjiebaasjb#导入结巴分词库fromlangchain.chainsimportConversationalRetrievalChain#导入用于创建对话检索链的类

译者|朱先忠审校|重楼摘要：在本博客中，我们将了解一种名为检索增强生成（retrievalaugmentedgeneration）的提示工程技术，并将基于Langchain、ChromaDB和GPT3.5的组合来实现这种技术。动机随着GPT-3等基于转换器的大数据模型的出现，自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破。这些语言模型能够生成类似人类的文本，并已有各种各样的应用程序，如聊天机器人、内容生成和翻译等。然而，当涉及到专业化和特定于客户的信息的企业应用场景时，传统的语言模型可能满足不了要求。另一方面，使用新的语料库对这些模型进行微调可能既昂贵又耗时。为了应对这一挑战，我们可以使用一种名为“