LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍原创 ully AI工程化 2023-08-2121:53收录于合集#领域技术13个#LLM应用架构3个动手点关注本文是LLM应用架构系列的第一篇，将介绍LLM应用开发里最常见的一种架构模式RAG（RetrievalAugmentedGeneration），它被广泛应用于知识问答，智能助手等常见LLM应用场景中。在后续文章中还将介绍该模式落地实际过程中的一些常见问题及改进思路，欢迎关注“AI工程化”，持续为大家更新。当前，随着大模型应用落地需求不断增加，越来越多的人在寻找搭建LLM应用的最佳模式，而这种模式就如同当年web开发中MVC架构一样，
这是继之前文章：Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain的RAG-RetrievalAugmentedGeneration（一）Elasticsearch：使用OpenAI和Langchain的RAG-RetrievalAugmentedGeneration（二）的续篇。在今天的文章中，我将详述如何使用 ElasticsearchStore。这也是被推荐的使用方法。如果你还没有设置好自己的环境，请详细阅读第一篇文章。创建应用并展示安装包#!pip3installlangchain导入包fromdotenvimportload_dotenvfromlangchain.em
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来克服这些挑战并释放RAG的全部潜力。通过划分职责，多代理系统允许专门的角色、并行执行和优化协作。单代理RAG当前的RAG系统使用单个代理来处理完整的工作流程——查询分析、段落检索、排序、摘要和提示增强。这种单一的方法提供了一个简单的一体化解决方案。但是对每个任务依赖一个代理会导致瓶
检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提供了一个理想的框架来克服这些挑战并释放RAG的全部潜力。通过划分职责，多代理系统允许专门的角色、并行执行和优化协作。单代理RAG当前的RAG系统使用单个代理来处理完整的工作流程——查询分析、段落检索、排序、摘要和提示增强。这种单一的方法提供了一个简单的一体化解决方案。但是对每个任务依赖一个代理会导致瓶
在人工智能的动态格局中，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration-RAG）已经成为游戏规则的改变者，彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。RAG使用大型语言模型(LLMs)等工具将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来，为内容创建提供了一种变革性的方法。起源与演变在2020年的关键论文中，Facebook研究人员解决了大型预训练语言模型的局限性。他们引入了RAG，这是一种结合了两种类型记忆的方法：一种类似于模型的先验知识，另一种类似于搜索引擎，使其能够更智能地访问和使用信息。RAG令人印象深刻的是，它在需要大量知识的任务（例如回答问题）中表现优于其他模型，并
OpenAI在2023年8月22日宣布，现在可以对GPT-3.5Turbo进行微调了。也就是说，我们可以自定义自己的模型了。然后LlamaIndex就发布了0.8.7版本，集成了微调OpenAIgpt-3.5turbo的功能。也就是说，我们现在可以使用GPT-4生成训练数据，然后用更便宜的API（gpt-3.5turbo）来进行微调，从而获得更准确的模型，并且更便宜。所以在本文中，我们将使用NVIDIA的2022年SEC10-K文件来仔细研究LlamaIndex中的这个新功能。并且将比较gpt-3.5turbo和其他模型的性能。RAGvs微调微调到底是什么?它和RAG有什么不同?什么时候应该使
文章目录一、前言二、主要内容三、总结🍉CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言这篇博客试图根据一些常见的可量化指标，为您选择适合您用例的生成式人工智能方法提供指导。生成式AI正在以惊人的速度发展，许多组织都在尝试利用这项先进技术来解决业务问题。虽然有很多流行的方法可供选择，但是当涉及到选择正确的方法来实施生成式AI解决方案时，仍缺乏明确的指导。最常讨论的方法有：提示工程（PromptEngineering）检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）微调（Fine-tuning）从零开始训练自己的基础模型（Fo
生成式人工智能正在快速发展，许多人正在尝试使用这项技术来解决他们的业务问题。一般情况下有4种常见的使用方法：PromptEngineeringRetrievalAugmentedGeneration(RAG检索增强生成)微调从头开始训练基础模型(FM)本文将试图根据一些常见的可量化指标，为选择正确的生成式人工智能方法提供建议。本文不包括“使用原模型”的选项，因为几乎没有任何业务用例可以有效地使用基础模型。按原样使用基础模型可以很好地用于一般搜索，但对于任何特定的用力，则需要使用上面提到的选项之一。如何执行比较?基于以下指标:准确性(回答有多准确?)实现复杂性(实现可以有多复杂?)投入工作量(需
目录警告解决警告这是我写的读取npz文件的代码，datas=np.load("bsm.npz",allow_pickle=True)print(datas.files)forkey,arrindatas.items():print(key,":",arr)执行代码之后，可以输出预期的结果，但也得到了警告，如下： VisibleDeprecationWarning:Creatinganndarrayfromraggednestedsequences(whichisalist-or-tupleoflists-or-tuples-orndarrayswithdifferentlengthsorsha
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