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应用编排的未来是Pipeline,LlamaIndex开发预览版推出
Query
Pipeline,提升应用开发的灵活性
参看:《LangChain 0.1.0版本正式发布,One More Thing将成了Agent落地生产的福音》 说回到llamaindex
Query
pipeline,其核心能力是允许开发者针对不同的应用场景
Query
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打磨 8 个月、功能全面升级,Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始!
具体来看:Milvus 2.3.0 不仅包含大量的社区呼声很高的新功能,还带来了诸如 GPU 支持、
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: str) -> str: print("\nSearchTool
query
: " +
query
) return "这个是一个通用的返回"
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chatglm3基础模型多轮对话微调
(
query
, history=history, role=role) inputs = inputs.to('cuda') eos_token_id&ensp
ChatGLM
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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案?
具体流程是:根据
query
抽取实体,然后把实体作为种子节点对图进行采样(必要时,可把KG中节点和
query
中实体先向量化,通过向量相似度设置种子节点),然后把获取的子图转换成文本片段,从而达到上下文增强的效果
RAG
检索增强
RAG
检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案
具体流程是:根据
query
抽取实体,然后把实体作为种子节点对图进行采样(必要时,可把KG中节点和
query
中实体先向量化,通过向量相似度设置种子节点),然后把获取的子图转换成文本片段,从而达到上下文增强的效果
RAG
检索增强生成
ChatGLM
基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM
举例说明如下图所示: 图2、通过Faiss搜索得到
query
相关的context 3.2、用
query
和context填充模版得到prompt 模版示例如下,可根据问答效果自行修改
langchain
RAG
Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法
在那个脚本中,我们的问题是 Original
Query
: What Task Decomposition that work in 2022?
检索增强生成
Langchain
开源
摆脱 OpenAI 依赖,8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用
query
= "what does the president say about Ketanji&ensp
开源模型
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使用这个工具后,我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍!
ensp; "content": "You're a
query
RAG
大语言模型
9个范例带你入门langchain
Construct the correct sql
query
.
大模型
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大模型检索增强生成RAG的优化
具体流程是:根据
query
抽取实体,然后把实体作为种子节点对图进行采样(必要时,可把KG中节点和
query
中实体先向量化,通过向量相似度设置种子节点),然后把获取的子图转换成文本片段,从而达到上下文增强的效果
RAG
检索增强
大模型
大模型
大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回
不过不要紧,我们知识想通过大模型去理解用户的问题,生成一些“看起来”还不错的假答案) o Step2:利用向量化模型,将生成的k的假答案和用户的
query
变成向量
大模型
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Github上Star数最多的大模型应用基础服务:Dify 深度解读
n' '<QA Pairs>' ) def generate_qa_document(cls, tenant_id: str,
query
Dify
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LLM
从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统
(
query
, k=k) else: similar_docs = index.similarity_search(
query
, k=k) return similar_docs
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langchain
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