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如何使用ElasticSearch搭建LLM-RAG系统

在之前的案例视频中我们演示了使用Milvus向量数据库和腾讯向量数据库实现RAG的场景应用。今天我们演示下利用ES的向量数据存储能力来实现RAG，包括三个部分：连接ES数据库并建表；数据写入ES向量数据库流程；问答对话流程。具体操作可参照下面的视频：

2024-05-06

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大语言模型无代码构建知识图谱概述

2023年3月15日，ChatGPT4.0的横空出世，将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是，大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集，并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题，使其存在无法给出准确、全面回答的情况，故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息，可以表达复杂的知识关系，能够满足用户准确、有效的检索需求。由此看来，二者各有所长，不是简单的替代关系，更有甚者二者可以彼此促进。众所周知，知识图谱的构建过程是相当昂贵的，开发者需要从海量的文档中抽取、对齐各类知识，工作量巨大，准确度要求也高。由于大语言模型拥有很强的泛化能力，因此其能有效抽取、识别特定领域文档中的实体、属性以及关系知识，可大大降低知识图谱的构建成本。

2024-03-22

2030

HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(2)

低代码开发 LLM 腾讯混元大模型人工智能

1. 点击界面右上角的“user_name”,点击“个人设置”进入“资源账号”界面。

2024-02-20

1920

HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(1)

人工智能低代码 LLM 腾讯混元大模型

在之前的系列文章里，笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容：

2024-02-19

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