RAG工作流对话调试

1.问题解析阶段：2.接收并预处理问题，通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量。这一步确保问题向量能有效用于后续检索。3.知识库检索阶段：4.知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段。抽取相关信息传递给下一步骤5.信息整合阶段：6.接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。7.大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到LLM（大语言模型）。模型逐词构建回答，最终输出给用户。四、RAG实例看理论有点懵是吗？为了更理解，我们来一起看看实例。这是调试预览中的对话示例。在回复中，可以看到这里有写11条引用，3条上下文，我们具体来看下，有什么处理。一、知识库检索部分1、把输入的问题，通过Embedding做了向量化2、使用qwen语言模型把问题做了优化、添加了接近的检索词3、知识库向量检索，抽取条件包含相似度0.854、通过检索一共抽取出了11个内容块（chunk）二、大模型对话部分（因为我刷新后丢失了记录，改成说了一句：你好，所以下边的问题，变成了你好）5、此处将①②一起传递给了LLM（大语言模型），最终得到了③AI的回答。

原创AI小智AI小智2023-12-11 08:10发表于湖北AI大模型能够处理广泛主题的文本生成，但模型知识只能基于它们训练时使用的公开数据。如果你想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，你需要用特定的信息来增强模型的知识。将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。在本文中，我们将介绍如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将依次介绍典型的问答架构，讨论相关的LangChain组件，并展示如何跟踪和理解我们的应用。[heading3]RAG的基本概念[content]RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

原创AI小智AI小智2023-12-11 08:10发表于湖北AI大模型能够处理广泛主题的文本生成，但模型知识只能基于它们训练时使用的公开数据。如果你想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，你需要用特定的信息来增强模型的知识。将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。在本文中，我们将介绍如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将依次介绍典型的问答架构，讨论相关的LangChain组件，并展示如何跟踪和理解我们的应用。[heading2]RAG的基本概念[content]RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。