最全的RAG技术概览 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/UNRCw5gL0iCwTukfNtacvXChnnd本文的宗旨在于系统整理并介绍关键的高级检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)技术,并重点参考了LlamaIndex 中的实现案例,以便于其他开发者更深入地掌握这项 ...
本文的宗旨在于系统整理并介绍关键的高级检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)技术,并重点参考了LlamaIndex 中的实现案例,以便于其他开发者更深入地掌握这项 ...
索引整本小说耗资太过巨大,时间也较长,本文只采用前面10章作为案例用以说明。下一篇,我们将使用LlamaIndex测试同样问题进行对比全局理解能力。 1. RAG概述. 大语言模型(LLM ...
**简单RAG 案例**简而言之,如下所示:将文本分割成块,然后使用一些Transformer Encoder 模型将这些块嵌入到向量中,将所有这些向量放入索引中,最后创建一个LLM 提示,告诉模型 ...
在运行时,我们使用同一编码器模型对用户的查询进行向量化,然后搜索该查询向量的索引,找到top-k 个结果,从我们的数据库中检索相应的文本块,并将它们作为上下文输入到LLM ...
使用Python实现异步编程的一个重要原因是Python的异步支持已经相当成熟。Python的 asyncio 库提供了一套易于理解和使用的API,用于编写单线程的并发代码。这使得Python成为 ...
在运行时,我们使用相同的编码器模型对用户的查询进行矢量化,然后针对索引执行该查询向量的搜索,找到前k个结果,从数据库中检索相应的文本块,并将它们作为上下文输入到LLM ...
查询转换是一系列技术,使用LLM 作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量。有很多技术实现可供选择。 **对于复杂的查询,大语言模型能够将其拆分为多个子查询。 **比如,.
如果这些实例需要共享HTTP客户端资源,它们可以使用相同的底层ClientHttpRequestFactory。 注意:从5.0开始,这个类处于维护模式,只有对更改和错误的小请求才会被接受。请考虑 ...
2020年2月16日 ... 一、读者视角的“说人话” · 在产品工作中遇到过需求冲突或资源冲突,有过权衡取舍困难的人; · 或者在创业和业务发展思考过用户价值和商业价值的人; · 或需要 ...
编辑器的顶部放置有工具栏和文件菜单,用于设计创建、绑定和文件管理。 动画模式展示了时间线和动画元素的其他属性。 2.3 导航. 摘要. 导航教程重点介绍 ...