什么是RAGLLM会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应时而生，成为AI时代的一大趋势。RAG通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。一个典型的RAG的例子：这里面主要包括包括三个基本步骤：索引
RAG实战2-如何使用LlamaIndex存储和读取embedding向量本文是检索增强生成(Retrieval-augmentedGeneration,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用的续集，在阅读本文之前请先阅读前篇。在前篇中，我们介绍了如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用，初步了解了LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。在运行前篇的程序时，我们会发现两个令人头痛的问题：使用llama-index-llms-huggingface构建本地大模型时，会花费相当一部分时间。在对文档进行切分，将切分后的片段转化为embedding向量，构建
检索增强生成(Retrieval-augmentedGeneration,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用本文将介绍如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用。通过该案例，可以初步了解LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。环境准备安装LlamaIndex安装LlamaIndex相关包：pipinstallllama-indexpipinstallllama-index-embeddings-huggingfacepipinstallllama-index-llms-huggingfacellama-index是核心包；llama-index-e
近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进步，然而大模型缺点之一是幻觉问题，即“一本正经的胡说八道”。其中RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是解决幻觉比较有效的方法。本文，我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAGPipeline完整过程。一、什么是RAG（检索增强生成）？ 检索增强生成（RAG）模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲，RAG利用外部数据（通常来自大型语料库或数据库）来增强大语言模型生成过程，以产生更知情和上下文相关的响应。二
2023年是检索增强生成(RAG)的一年，人们探索了许多用例，并使用该技术开发了数百种产品。从Q/A聊天机器人到基于上下文的代理，RAG的使用一直是LLM申请快速增长的主要因素。支持不断发展的社区以及Langchain和LlamaIndex等强大框架的可用性，使开发人员可以更轻松地构建复杂的应用程序。在本文中，我想讨论一种先进的RAG技术，它有助于向客户提供了一些高质量的输出，并被证明是一种高效且有效的文本检索方法，即句子窗口检索(sentencewindowretrieval-SWR)。什么事LIama-indexLlamaIndex是一个数据框架，供LLM应用程序摄取、构建和访问私有或特定
Llama2是开源LLM发展的一个巨大里程碑。最大模型及其经过微调的变体位居HuggingFaceOpenLLM排行榜（https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard）前列。多个基准测试表明，就性能而言，它正在接近GPT-3.5（在某些情况下甚至超过它）。所有这些都意味着，对于从RAG系统到Agent的复杂LLM应用程序，开源LLM是一种越来越可行和可靠的选择。一、Llama-2–7B不擅长从文本到SQL 最小的Llama2模型（7B参数）有一个缺点是它不太擅长生成SQL，因此它不适用于结构化分析示
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。LLMLingua是微软的研究人员发布在EMNLP2023的一篇论文，LongLLMLingua是一种通过快速压缩增强llm在长上下文场景中感知关键信息的能力的方法。LLMLingua与llamindex的协同工作LLMLingua作为解决LLM应用程序中冗长提示的开创性解决方案而出现。该方法侧重于压
目录使用LLamaIndex构建全栈Web应用程序的指南FlaskBackendBasicFlask-HandlingUserIndexQueries基本Flask-处理用户索引查询
一、介绍1.1、背景在使用OpenAI提供的GPT系列模型时，我们可能会发现对于一些简单的问题，例如中文事实性问题，AI往往会编造答案。而当询问最近发生的新闻事件时，AI会直接表示自己不知道未来21年的情况。为了解决这个问题，ChatGPT在发布最新的GPT-4模型后也推出了插件模块，可以支持通过插件的方式连接到外部第三方应用程序。然而，即使使用了第三方应用程序，我们也不能保证所需信息恰好被其他人提供。此外，并非所有信息和问题都适合向所有人公开，有些信息可能仅限公司内部使用。今天我们将探讨如何利用OpenAI的大型语言模型能力，并且仅在指定数据上进行操作以满足我们的需求。1.2、大语言模型的不
1功能大模型学习的主要是通用数据，而用户可能需要让ChatGPT在本地的知识库中寻找答案。普通用户不太可能训练大模型；由于本地数据格式丰富，内容烦多，且考虑到使用成本和token大小限制，也不可能在每次提问时都将所有数据传给ChatGPT。llamaindex提供了解决此问题的方法：通过ChatGPT把本地文本转成Embedding，然后在本地建立数据索引；询问时先在本地查询，再用ChatGPT将查询结果合成答案，llamaindex是用户数据和大模型之间的接口。2原理2.1模块llama_index由三个主要模块组成：数据模块：用于读取本地或网络数据，并将大块文本切分成Node块。索引和存储
