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与创始人交个朋友
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想象一下,创建一个类似ChatGPT的界面,它能够利用自己创建的知识库来回答查询。
这正是RAG为您提供的!✨
本文将深入探讨开发RAG应用所需的每个组件,并在最后分享一个可行的项目。
自定义知识库是一组相关且最新的信息,是RAG的基础,它可以是数据库、一组文件,或两者的组合。
分块处理是将大量输入文本分解成较小的片段的过程。
这确保了文本适合嵌入模型的输入大小,并提高了检索效率。
实施智能的分块策略可以极大地增强您的RAG系统!
一种将文本数据表示为数值向量的技术,可以输入到机器学习模型中。
嵌入模型负责将文本转换为这些向量。
预先计算的文本数据向量表示的集合,用于快速检索和相似性搜索,具有诸如CRUD操作、元数据过滤和水平扩展等功能。
一个用户友好的界面,允许用户与RAG系统进行交互,提供输入查询并接收输出。
查询被转换为一个嵌入向量,该向量用于从向量数据库中检索相关上下文!
生成适合RAG系统的合适提示的过程,可以是用户查询和自定义知识库的组合。
这作为输入提供给一个语言生成模型,生成最终的响应!
详细教程请参考:https://lightning.ai/lightning-ai/studios/rag-using-llama-3-by-meta-ai
谁是Lightning?
Lightning是一个开源的Python库,为PyTorch提供了高级接口,PyTorch是一个流行的深度学习框架。它是一个轻量级且高性能的框架,将PyTorch代码组织起来,将研究与工程相分离,使深度学习实验更易于阅读和重现。它旨在创建可扩展的深度学习模型,可以轻松在分布式硬件上运行,同时保持模型与硬件无关。
2019年,Lightning被NeurIPS可重现性挑战采用为向会议提交PyTorch代码的标准。
2022年,PyTorch Lightning库正式成为Lightning框架的一部分,Lightning框架是由PyTorch Lightning的原始创作者管理的开源框架。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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