一、前言继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。你只需要将本地私有的PDF、Word文档和文本文件嵌入到本地向量库，连接上LLM，然后就可以通过对话、搜索的方式进行回答问题、提供见解，甚至生成摘要。接下来我们就介绍一下MintplexLab
改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果原创 ully AI工程化 2023-08-2421:08收录于合集#LLM应用架构3个#领域技术13个动手点关注干货不迷路如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Promptlearning过程中contextwindow限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用，但实际落地过程中有大量的实际问题需要改进优化。llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交
目录一、什么是AI大模型二、RAG三、向量数据库四、如何制作一个好的 AI大模型一、什么是AI大模型AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型。传统的机器学习模型通常有限的参数量，而AI大模型则通过增加参数量和层数来提升模型的表达能力和性能。这种模型通常使用深度神经网络来构建，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了显著的成果，例如BERT、GPT和AlphaGo等。这些模型需要大量的计算资源和数据来训练，但能够更好地理解和模拟人类的智能行为和思维过程。二、RAGRAG（Retrieval-AugmentedG
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
2020NeuralPS文章地址：https://arxiv.org/abs/2005.11401源码地址：GitHub-huggingface/transformers:🤗Transformers:State-of-the-artMachineLearningforPytorch,TensorFlow,andJAX. -142RAG目录0、背景1、摘要2、导言 3、结论4、模型5、实验6、与REALM比较7、想法0、背景 LanguageModelsasKnowledgeBases?（LAMA）这篇论文作者认为现如今经过预训练之后的语言模型可以看做是一个知识库，但是
我有两个Intent服务-IntentServiceA和IntentServiceB它们具有以下类定义:publicclassFirstServiceextendsIntentService{publicFirstService(){super("first_service");}@OverrideprotectedvoidonHandleIntent(Intentintent){Log.d("chi6rag","firststarts");for(longi=0l;i和publicclassSecondServiceextendsIntentService{publicSecondS
RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情况，针对数据集、用户、使用案例，甚至包括针对特定调用，生成完全不同的响应。这通常是通过3种基本技术中的一种来实现的：1.上下文窗口填充（Context-windowstuffing）2.RAG（检索增强生成）3.微调正如实践者所知，与炒作相反（「在您的数据上训练的GPT......！」），主要是使用上下文窗口填充和RAG（而不是微调）来专门化LLM的响应。作者Ata
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
LLM已经在重塑人类教育事业了！Nature今天刊文，探讨了教育行业的不同参与者，如何抓住LLM这个变革性的工具带来的机会，重新改造这项自人类文明诞生以来就存在的行业。文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-023-03507-3在作者看来，现在已经不是讨论以LLM为代表的AI技术是否应该进入课堂的时候了。没有人能够再调拨时钟，假装回到那个没有大语言模型的时代，对AI技术在教育领域的应用不闻不问。不论是学生，老师，还是教育机构，乃至教育工具提供商，都应该积极地把握LLM带来的机会，彻底地改变学习和教学的方式，才能应对教育行业即将发生的改变。LLM
如果你对RAG还不是很熟悉的话，请阅读之前的文章“Elasticsearch：什么是检索增强生成-RAG？”。你可以阅读文章“Elasticsearch：在你的数据上训练大型语言模型(LLM)”来了解更多关于如何训练你的模型。在今天的文章中，我们来讲述RAG及大语言模型的优缺点。这篇文章旨在优化语言模型的终极指南。介绍你是否正在努力充分利用大型语言模型(LLM)？你不是一个人。好消息是，你可以选择：检索增强生成(RAG)和微调。但哪一款适合你呢？让我们来看看吧。两大巨头：RAG和微调RAG：想象一下你的LLM是一名侦探。RAG允许它在解决案件（回答你的查询）之前从各种来源搜索线索（数据）。该方
