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欢迎大家关注我最近开发项目:LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案,在RBAC权限体系的基础上,集成AIGC大模型功能,帮助企业快速定制AI知识库、企业AI机器人。
开源地址:https://github.com/TyCoding/langchat
产品官网:http://langchat.cn/
Baptiste Adrien分享了使用 Vercel和NextJS 开发 RAG(检索增强生成)系统,使用图例详细介绍RAG系统的设计流程,非常直观详细,对于学习大模型AIGC产品设计流程非常有帮助。
开发RAG系统的第一步是准备文档,这些文档将作为RAG系统的基础输入数据。
接下来,文档由 OCR(图片转文本)模型进行处理。如果需要,该模型会提取文本。
文本被分成更小的、易于管理的部分。这种分块可以在后期进行更有效的处理和分析。
然后每个文本块都会通过嵌入模型。该模型将块转换为向量,即捕获文本语义的数字表示。
上一步将文本转换为向量数据库需要存储到向量数据库中(例如PgVector),该数据库允许系统根据语义相似性有效地检索相关信息。
用户向系统输入问题,该问题将用于从矢量数据库中检索最相关的信息(其实就是从向量库中匹配相似的数据)。
接下来需要将用户输入的问题转换成相同的向量纬度,只有转换成和文档相同的向量纬度,确保了问题和文本块都位于同一向量空间中,才能从向量数据库中匹配到相似的数据
同上,将嵌入后的问题在向量存储库中检索匹配相似的数据
从向量库中匹配到相似的数据后,系统将交由LLM 处理相关信息以对用户的问题制定详细的答案。
最终,LLM将针对用户的问题,并结合向量库中匹配到的相似的数据分析,输出最终的语义化文本内容给用户
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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