如何正确的向AI大模型提问

针对上面的问题，OpenAI发布过这样一篇文档，说明如何使用两步搜索来增强GPT的能力：搜索：搜索内部的知识库，检索相关文本。请求：将检索到的文本内容部分发送给GPT大模型，并向其提出问题。具体的操作步骤如下：1、准备搜索数据（仅一次）1）搜集数据：获取需要的数据，公开数据或者私有的数据2）切块：将文档切分成短小的3）嵌入：通过OpenAI API对切块的数据进行Embedding结果，4）存储：存储Embedding结果，对于大型数据集的Embedding结果，可以使用向量数据库进行保存。2、搜索（每次查询一次）给定用户问题，从OpenAI API生成查询的embeddings使用embeddings，按照与查询相关性对文本部分进行排序❝距离函数推荐使用：余弦相似性3、提问（每次查询一次）将问题和最相关的部分插入到发送给GPT的消息中返回GPT的答案[heading3]Embedding共有哪些作用[content]搜索（其中结果按与查询字符串的相关性进行排名）聚类（其中文本字符串按相似性分组）建议（建议包含相关文本字符串的项目）异常检测（识别出相关性很小的离群值）多样性测量（分析相似性分布）分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）

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。