第一步涉及如何提取、分块和存储数据。让我们探索一些将数据索引到数据库中的技术，重点介绍对文本进行分块和利用元数据的各种方法。...过滤器 我的尺度 2.使用 GLiNER 生成 您可能并不总是拥有大量元数据来扩充您的区块，但使用 GLiNER（广义线性命名实体识别器）模型，您可以随时从区块生成元数据！...分块方法的选择和元数据的使用将取决于数据集的具体要求和特征。 检索 现在让我们讨论 RAG 设置的 R 部分！我们如何增强从向量数据库检索的召回率？...通过利用语言模型重写查询，可以显著改善检索过程。 向量数据库的查询重写：患者的初始查询被转换为更适合数据库的格式。例如，“我的左肩疼痛，拇指和食指麻木”可以重写为“左肩疼痛。麻木。食指麻木。”...以下是实现更好生成结果的一些技巧： 2.自动剪切删除不相关的 Autocut 是一种过滤掉从数据库检索到的不相关信息的方法，否则这些信息可能会误导 LLM 并导致幻觉。
我们如何最好地向 LLM 教授我们的领域？微调？检索增强生成 (RAG)？其他？ 我们分享我们的经验和教训，希望它对踏上类似旅程的其他企业更广泛地有用。 托管还是使用 API？...因此，RAG 和微调是我们唯一的选择。 要了解差异，请考虑将 LLM 的训练视为学生备考。RAG 就像参加开卷考试。LLM 可以使用任何检索机制（例如网络浏览或数据库查询）访问相关信息。...但是，微调（右）可以帮助从所有文档中提取知识来回答问题。 微调更擅长从所有可用文档中提取知识来回答问题。然而，我们发现微调并非没有自己的问题。...使用微调提高检索准确性 数据新鲜度 容易 维持数据新鲜度代价高昂,需要重新训练 使用RAG获取最新信息 我们方法背后的高级思想是通过微调模型来改进检索过程。...正如一位客户所说，“ 在直播活动期间，我没有时间查看仪表板——我需要向某人询问为什么会出现这种情况，并相信这是正确的。我希望看到它朝这个方向发展。”
在接下来的章节中，我们将探讨如何为微调设置数据以及微调如何改善基线模型的性能的各种示例。 另一个微调非常有效的情况是通过替代GPT-4或利用更短的提示来降低成本和/或延迟，而不会牺牲质量。...例如，如果模型现在说“我会为您安排这次会议”（而不应该这样说），请查看现有示例是否教导模型说它可以做新的事情，而实际上它不能做到•考虑数据的平衡和多样性•如果数据中助手的60%回应是“我无法回答这个问题...对于大多数任务，您应该期望从gpt-3.5-turbo获得比从GPT基本模型获得更好的性能。 常见问题解答 何时应该使用微调与带检索的嵌入？...带检索的嵌入最适合需要具有相关上下文和信息的大型文档数据库的情况。 默认情况下，OpenAI的模型经过训练，可以成为有用的通用助手。微调可用于制作一个狭义关注的模型，并呈现特定的内在行为模式。...•不，我们目前不支持这种集成，但正在努力在不久的将来启用它。•我可以同时运行多少个微调作业？•请参阅我们的速率限制指南[24]以获取最新的限制信息。•微调模型的速率限制是如何工作的？
RAG 2.0 当今典型的RAG系统使用现成的冻结模型进行嵌入，使用向量数据库进行检索，以及使用黑盒语言模型进行生成，通过提示或编排框架将它们拼接在一起。各个组件技术上可行，但整体远非最佳。...|D| 表示文档的长度，avgdl 表示数据库中所有文档的平均长度。 这些是稀疏检索的一些早期步骤。 2、密集检索 需要密集检索的原因是因为语言并不那么直白。例如，如果有同义词，稀疏检索就会完全失效。...密集检索的一个好处是它易于并行处理，借助GPU，它可以轻松地在十亿级别的相似性搜索上运行，这就是Meta开发FAISS的方式，或者我们常说的向量数据库。...2、DRAGON：通过渐进式数据增强来推广密集检索器。 让我们通过一个例子来理解DRAGON的工作原理： 初始询问：“如何照顾吊兰？”...所以它是使用强化风格的损失来训练检索器。检索器的有效性通过其获取的信息如何增强语言模型的输出来评判。对检索器的改进集中在最大化这种增强上。
有人提出过这个疑问，为什么要用 RAG 来做增强，而不选择比较容易想到的微调来做，这里提及了 RAG 的优势以及和微调的差异，在这里列出两者的对比，主要是为了让大家在进行问题定位和解决方案思考时能参考，...可解释性 答案能够追溯到具体的数据来源，提供更高的可解释性和可追踪性。 就像一个黑盒子，并不总是清楚模型为什么会做出某种反应，可解释性相对较低。 计算资源 需要计算资源来支持检索策略和数据库相关技术。...根据特定领域的数据训练模型，有助于减少幻觉，但面对未训练过的输入时仍可能出现幻觉。 伦理和隐私问题 从外部数据库存储和检索文本可能引起伦理和隐私方面的担忧。...检索：从数据源中高效检索相关文档至关重要。 其中涉及到几个关键问题，如检索源、检索粒度、检索的预处理以及相应嵌入模型的选择等。...这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。
检索模块专注于从数据存储中检索与用户查询相关的信息，生成模块则使用检索到的信息作为上下文来生成答案。...为了使查询通用，使用大型语言模型，这使得可以在新查询中包括额外的上下文，例如之前的聊天记录。然后，从新查询中计算出一个Embedding，用于从向量数据库中定位相关文档。...使用相似度方法(如余弦相似度)检索出Top K的相似文档(向量数据库有诸如倒排索引等技术来加快检索时间)。...包含答案的文档已成功从数据库中检索，但未包含在用于生成响应的上下文中。当从数据库中检索多个文档并采用合并过程来提取答案时，就会出现这种情况。FP4: 未提取。...新兴的研究已经考虑使用LLM从多个文档生成问题。如何生成现实的、与领域相关的问题和答案仍然是一个开放的问题。结论本文介绍了在构建RAG系统时的挑战和解决方案，特别是通过集成LLM实现智能客服。
前言此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整...随着本文深入，我们将一起探索RAG框架背后的工作原理以及对应Prompt策略，它将如何成为连接用户需求与海量数据之间桥梁的关键技术，以及在实际应用中如何发挥出惊人的效能。...生成阶段：一旦找到了最相关的信息，RAG会使用这些信息作为线索（或提示），通过一个语言生成模型来构造回答。这个过程就像是基于你从搜索引擎得到的资料撰写一篇报告或回答一个问题。...推荐系统本质上是在用户需求不明确的情况下， 从海量的信息中为用户寻找其感兴趣的信息的技术手段。...我鼓励读者继续关注RAG、微调以及其他前沿的NLP技术和AI技术，通过实验和探索，找到最适合自己需求的解决方案。无论是在学术研究中，还是在实际应用开发中，不断地创新和尝试将是推动进步的重要动力。
在检索阶段，系统会从文档集合中检索相关信息；在利用阶段，系统会利用这些检索到的信息来填充文本或回答问题；最后在生成阶段，系统会根据检索到的知识来生成最终的文本内容。...第二、在线的知识检索返回 检索：根据用户输入，使用检索器从存储中检索相关的 Chunk。 生成：使用包含问题和检索到的知识提示词，交给大语言模型生成答案。...相较于传统数据库，向量数据库更擅长处理非结构化数据，比如：文本、图像和音频。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式存在。...企业可以针对每个用户的数据训练轻量级的微调模型，提供定制化服务。 最后，数据安全也是微调的重要原因。对于不能共享给第三方的数据，企业需要自行微调开源大模型，以满足业务需求并保障数据安全。...从训练数据来源和方法来看，PEFT包括几种技术路线： 1.监督式微调（SFT），使用人工标注数据，通过监督学习进行微调。
RAG介绍主要介绍RAG是什么，以及它的技术发展2. RAG技术优势和应用主要介绍RAG能干什么？它的技术优势有哪些？我们在什么场景和应用上使用它？3....（3）领域数据泛化性：对于专业领域词汇，RAG可以通过微调模型的方式让模型理解如何将问题映射到专业词汇；而关键词检索需要不断的增加匹配对数据或者添加规则解决，泛化能力不强。...不行，大模型容易产生幻觉，大模型不能回答实时更新的问题，大模型不能回答专业领域的问题，大模型无法获取个人和公司私密性文档数据。那我用业务数据训练大模型或者微调大模型，在本地部署保护数据资产，不行吗？...2.1.3 RAG和支持长文本LLM我不在乎数据保密，我直接用支持长文本的大模型不行吗？如果去年我们考虑的LLM对于领域知识问题解决方案是：使用RAG还是使用模型微调?...搜索模块适应特定场景，使得可以直接跨各种数据源（如搜索引擎、数据库和知识图谱）进行搜索，使用 LLM 生成的代码和查询语言。
在接下来的部分中，我们将探讨如何为微调设置数据以及微调在各种示例中如何提高性能超过基线模型。微调发挥有效作用的另一个场景是通过替换GPT-4或利用更短的提示来降低成本和/或延迟，而不会牺牲质量。...我们通常在使用gpt-3.5-turbo微调时看到从50到100个训练示例中的明显改进，但正确的数量根据具体的用例变化很大。我们建议从50个精心制作的示例开始，并在微调后观察模型是否显示出改进的迹象。...在文件处理过程中，您仍然可以创建微调作业，但直到文件处理完成后，作业才会开始运行。最大文件上传大小为1 GB，尽管我们不建议使用这么大量的数据进行微调，因为您可能不需要那么多数据来获得改进。...下面显示了记录到Weights and Biases运行的指标的示例：常见问题解答何时应该使用微调而不是嵌入/检索增强生成？嵌入与检索最适合需要具有大量文档的数据库，并带有相关背景和信息的情况。...如何知道我的微调模型是否确实比基础模型更好？我们建议在一组聊天对话的测试集上从基础模型和微调模型中生成样本，并将样本进行对比。
什么是RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息，以此作为生成答案的基础。...通过提升模型已有的知识水平、调整其输出结果以及训练它执行复杂的指令，微调能够提高模型的表现力和工作效率。然而，微调不太擅长融入新知识或快速应对新的使用场景。...我在 LlamaIndex 笔记本环境中测试了对 bge-large-en-v1.5（当时 MTEB 排行榜前四）的微调性能，发现其检索质量提升了 2%。...在实际运行时，我们使用相同的编码器模型将用户的查询转换成向量，然后对这个查询向量进行搜索，针对索引找到前 k 个结果，从数据库中检索相应的文本段落，并将它们作为上下文输入到 LLM 的提示中。...我们如何确保 LLMs 检索到的内容不被泄露？ 2、多模态扩展 RAG 的技术和概念正在不断进化，它们将如何扩展到图像、音频、视频或代码等其他数据形式？
我希望这次的技术沉淀不仅是我个人的梳理和沉淀，也能为刚踏入AI领域的新手以及已在AI行业工作的同行们提供一些参考和帮助。 下面会从以下几个方面进行梳理: 1. 什么是LLM？ 2....思维算法 通过不断演化和改进思考过程 维持一个单一的不断发展的思维上下文链。 如何不是AI行业的从事人员，我们至少要学会如何写prompt，如何使用好这个工具。...它结合了一个检索系统和一个LLM，前者从大型语料库中获取相关文档片段，后者使用这些片段中的信息生成答案。本质上，RAG 帮助模型“查找”外部信息以改进其响应。 大家最熟悉的应该是下图，知识库检索。...数据库和向量存储框架如何选型？ 如何提升文本的召回和排序，尽可能准确且无冗余的获取用户问题相关文本？ 是否需要根据意图类别构建不同提示语？提示语应该如何构建？...对于通用模型无法解决的垂直领域除了RAG这个方案外，另一种方案就是微调。那什么情况使用RAG，什么情况需要微调呢？我个人建议，能RAG就RAG，行业太过垂域，或者就需要一个自己的大模型再去微调。
与仅基于预先训练的知识生成响应的传统 LLM 不同，RAG 从外部数据库或文档中检索相关信息，并使用这些信息生成更准确、更符合上下文的响应。...这些算法采用语义搜索技术，超越了简单的关键字匹配，能够理解查询的上下文和含义。RAG 系统可以从多个来源检索数据，包括内部数据库、在线存储库和实时网络搜索。...这些模型在庞大的数据集上进行训练，使其能够创建连贯且与上下文相关的响应。NLG 涉及多种技术，以确保生成的文本相关且准确。这包括使用特定领域的数据微调模型和使用高级文本生成算法。为什么使用 RAG？...它还允许根据授权级别限制敏感信息检索，确保响应适用于不同的上下文。RAG 如何工作？了解 RAG 的内部工作原理有助于我们认识到其改进 AI 生成内容的潜力。...然后使用嵌入语言模型将这些数据转换为数值表示并存储在矢量数据库中，从而创建生成式 AI 模型可以访问的知识库。检索相关信息当收到用户查询时，它会被转换成向量表示，并与向量数据库匹配以检索相关文档。
本节将讨论所有这些技术（将单词转换为数字、RAG 和微调）及其对 AI 数据基础设施的影响。让我们首先讨论如何构建自定义语料库以及它应该驻留在哪里。...向量数据库可以接受如下所示的请求，并以更高的准确性更快地运行查询。如果你希望使用检索增强生成，则快速准确地运行语义查询的能力非常重要。...这是因为当这些文档用于检索增强生成（将在后面的章节中讨论）时，提示大小受到限制。 微调大型语言模型 当我们微调大型语言模型时，我们会使用自定义语料库中的信息对其进行更多训练。...随着语料库的发展，您需要定期使用新数据再次进行微调。 幻觉是一个问题。 文档级安全性是不可能的。 优点 LLM 通过微调从您的自定义语料库中获取知识。 推理流程比 RAG 不那么复杂。...检索增强生成 (RAG) 检索增强生成 (RAG) 是一种从所问问题开始的技术。它使用向量数据库将问题与附加数据匹配，然后将问题和数据传递给 LLM 以进行内容创建。
在本文中，我们将介绍3种改善任何LLM性能的最常见方法： 提示工程 检索增强生成（RAG） 参数高效微调（PEFT） 还有许多其他方法，但这些是最简单的方法，可以在不多的工作量下带来重大改进。...这3种方法从最简单的方法开始，即所谓的低挂果，到更复杂的改进LLM的方法之一。 要充分利用LLMs，甚至可以将这三种方法结合起来使用！ 在开始之前，这里是更详细的方法概述，以便更容易参考。...2.检索增强生成（RAG） ️ 尽管提示工程可以带来改进，但它不能使LLM知道它之前没有学到的事情。 当一个LLM在2022年进行训练时，它对2023年发生的事情一无所知。...这些嵌入存储在矢量数据库中，以便可以轻松检索信息。 然后，当你向LLM提供某个提示时，将在矢量数据库中搜索与提示相关的信息。 最相关的信息然后作为附加上下文传递给LLM，以便它可以生成其响应。...通过深入的指南学习精细调整的确切含义，有助于你了解何时出现问题。 更新：我上传了一份更详细介绍如何使用这些方法的视频版本到YouTube。 https://youtu.be/Rqu5Hjsbq6A
在这篇博客中，你将可以了解更多关于向量数据库的概念，它们的工作原理，适用于哪些用例，以及如何通过向量搜索实现更优质的搜索相关性。向量数据库的基础知识为什么向量数据库如此受关注？...向量数据库是一个系统，可以执行向量搜索。因此，为了了解向量数据库，让我们从向量搜索开始，以及为什么它最近引起了如此多的关注。...图片一些向量数据库仅提供存储和向量相似性搜索的功能，如上图 2 中的 A 所示。然而，这种方法给开发人员带来了如何生成这些嵌入的挑战。...此外，专门的向量数据库让你自己去找到如何将搜索功能集成到你的应用程序中，就像图2右侧所示。这就好像你有一堆积木，但没有说明书告诉你如何把它们组装在一起。...为了进一步优化性能，Elastic 提供了灵活性，可以在成熟且功能丰富的平台上利用高级方法，例如使用经过微调的嵌入模型或运行您自己的语言模型。
如何从零搭建一个 LLM 应用？不妨试试 LangChain + Milvus 的组合拳。...通过 ChatGPT-Retrieval-Plugin 项目可以发现，向量数据库在 LLM 应用中起着至关重要的作用，它并不只局限于语义检索的用途，还包括其他用途，比如： 存储问答上下文。...使用 similarity_search方法将查询语句转化为特征向量，然后在 Zilliz Cloud 中搜索相似向量，以及相关的文档内容。...在运行时，QA Chain 接收input_documents和 question，将其作为输入。input_documents是与数据库中的query相关的文档。...但为什么选择 Milvus 向量数据库？ 助力语义搜索：不同于传统数据库，Milvus 专为向量设计，可以实现语义检索。 高度可扩展：支持灵活扩展，用户可轻松存储和检索十亿级向量数据。
从数据库检索到的有价值上下文与查询合并后，应对上下文窗口限制带来的挑战，对检索到的内容进行重新排名和提示压缩是关键策略。...4 检索 在RAG中，高效检索相关文档的关键在于解决三个问题：1)如何实现精确的语义表示；2)如何协调查询和文档的语义空间；3)如何使检索器的输出与大型语言模型的偏好相协调。...为解决这些问题，研究转向后检索处理，涉及处理、过滤或优化从大型文档数据库中检索的相关信息，以提高检索结果质量，使其更符合用户需求或后续任务。后检索处理中的常见操作包括信息压缩和结果重新排名。...这些增强方法对RAG模型的有效性产生重大影响。 结合无结构数据 从语料库中收集的无结构文本用于微调大型模型，提供了细粒度的精度，但增加了检索的复杂性。...在音频和视频领域，GSS方法将机器翻译数据转换为语音翻译数据，UEOP在端到端自动语音识别方面取得进展，基于KNN的注意力融合改进了ASR，Vid2Seq使用专门的计时器来增强语言模型，促进事件边界和文本描述的预测以及统一输出序列
大家好，我是默语～ 今天带来一篇超级干货、满满实操经验的长文，教你如何利用 DeepSeek-R1 构建简单的本地知识库，以及如何用 DeepSeek 搭配 Kimi 在2分钟内生成32页PPT！...从这个角度来说，就有两个途径： 1️⃣ 一是重新利用相关专业知识再次训练加强模型，或进行模型微调； 模型训练的成本是巨大的，微调也需要重新标记数据和大量的计算资源，对于个人来说基本不太现实； 2️⃣...，系统会从外部数据库或文档中检索相关的信息或文档片段； 然后是 生成阶段： 这些检索到的信息会和原始问题一起输入到生成模型中，生成最终的答案。...非常可惜，我 macOS 的版本低，运行 AnythingLLM 报错，找了不少办法还是不行，所以在虚拟机（Windows 下）安装，运行界面如下图： 如上图可以看到，这个架构默认需要一个 chat 模型...向量数据库无需配置，默认即可： embedder 模型，可以用默认的，或通过 Ollama 供应商提供的，我先用 Ollama 试试效果： 别忘记点击修改。
与之前动态调用搜索 API 的方法不同，RAG 期望从一个众所周知的数据存储中检索数据，比如向量数据库或由外部维护的全文搜索索引。 重要的是要注意，第一种方法最适用于从公共领域的数据构建的上下文。...类似于RAG如何将上下文注入提示中，FreshLLMs倡导从搜索中按发布日期排序的热门摘要注入提示的思想。除了添加上下文之外，它还提议使用少量示例提示，教导LLM如何基于一些示例做出响应。...给定一个问题，该方法使用问题查询搜索引擎，检索所有搜索结果，包括答案框、有机结果和其他有用的信息，如知识图谱、众包问答平台的问题和答案，以及搜索用户也会提出的相关问题。...据Perplexity称，通过内部数据承包商筛选高质量、多样化和大规模的训练集，以确保在帮助性、事实性和新鲜性方面具有高性能。此外，这些模型定期进行微调，以持续改进性能。...Perplexity Copilot的专业订阅用户将获得5美元的API使用信用。 在我的下一篇文章中，我将为您演示如何基于Perplexity AI的API构建应用程序的教程。请保持关注。
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