Laradock使用教程背景最近我们公司把开发环境从windows系统换到了Ubuntu系统。用windows系统的时候，我们一般用phpStudy集成环境的比较多。换到Linux环境下，我们选择了Laradock。Laradock是依赖于docker的，docker用来隔离开发环境是最好不过的了。概念Laradock是运行在Docker上的PHP开发环境。快速安装克隆Laradock
很容易的就
对于这个简单示例，我们可以使用 CharacterTextSplitter，其 chunk_size 设为 500，chunk_overlap 设为 50，这样可以保持文本
原创
2024-08-02 10:00:59
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Agentic RAG描述了基于AI智能体实现的RAG。具体来说，它将AI智能体纳入RAG流程中，以协调其组件并执行超出
RAGRAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，它通过引入外部知识库来解决知识密集型的自然语言处理任务，例如问答和文本摘要等。RAG技术的核心在于两个阶段：检索阶段和生成阶段。
1. 检索阶段：模型从外部知识库中检索与输入文本相关的信息。这个知识库可以是大规模文本数据集的索引数据库。
2. 
原创
2024-08-23 14:11:18
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时效性问题：模型的知识在预训练后就固定了，无法自动更新最新信息知识覆盖局限缺乏特定领域或私有领域的专业知识对组织质量。RAG 通过在生成回答之前，先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给语言模型，从而实现更准确、更可靠的响应。
RAG（检索增强生成）技术通过结合检索与生成模型，解决了大语言模型的知识更新和上下文限制问题。其核心流程包括：构建知识库（数据
概述：核心思想、工作步骤、核心组件、应用场景、未来发展方向；文本分块、数据检索、多模态、应用与
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合了信息检索与生成模型的前沿技术，尤其在自然语言处理领域表现出色。结合 LangChain 框架，RAG 能够实现更加灵活和强大的文本生成能力。随着版本的不断迭代，用户在使用过程中可能会遇到各种问题和挑战，本文将展示如何有效地解决这些“RAG langchain”问题。
## 版本对比与兼容性分析
首先，让我们通
NeurIPS 2020|RAG：检索系统助攻生成器背景今天主要介绍一项Facebook AI Research发表于NeurIPS 2020(12月才召开，大家耐心等待哈) 的成果：RAG。虽然NLP在过去几年中突飞猛进，从为特定任务设计定制化的框架，再到如今各种基于海里语料无监督预训练得到强大的通用模型通过微调即可应对各种不同NLP任务。这些模型充满潜力，但它们也有三个主要缺点: (1)不能轻
Flair工具使用教程之如何训练自己的Flair Embeddings本教程将向您展示如何训练自己的Flair嵌入，如果您想将Flair应用于新语言或域，这可能会派上用场。准备文本语料库语言模型使用纯文本进行训练。 在字符LM的情况下，我们训练它们预测字符序列中的下一个字符。要训练自己的模型，首先需要一个适当大的语料库。 在作者的实验中，使用了大约10亿字的语料库。您需要将语料库拆分为训练，验证和
RAG增强大型语言模型访问外部知识库能力，提升精准性。它利用向量数据库进行语义搜索，克服关键词匹配局限。文章以云计算促进AI发展为例，在大模型分发助手平台演示RAG流程，涵盖知识处理、向量化、相似度计算和答案生成。RAG未来将提升精准性、可解释性和成本效益，实现更深入知识理解、更自然人机交互和更广泛应用。
原创
2024-10-24 16:15:48
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文章目录一、embedding二、知识图谱三、L0，L1，L2四、transE的理解五、参考文献 一、embedding首先，我们得知道什么是embedding？他有什么优点？他为什么要被开发出来？传统的one-hot编码不可以吗？接下来让我们一一进行解决1、什么是embedding？① 维基百科的官方回答： ② 自己的理解： （这个结合了一下n篇大佬的博客思路进行理解的）首先，embeddin
手把手教你构建Agentic RAG：一种基于多文档RAG应用的AI Agent智能体 (.)一文说清大模型RAG应用中的两种高级检索模式：你还只知道向量检索吗？ (.)1、经典RAG应付不了的场景：基于全局的理解文档后回答问题。比如：对某知识内容进行总结摘要？跨文档与知识库的回答问题。比如：比较不同文档内容的区别？结合非知识工具的复合场景。比如：从文档提取产品介绍发送给xx客
原创
2024-06-09 11:17:05
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跨异构知识的检索增强生成NAACL 2022 论文链接 检索增强生成（RAG）方法越来越受到NLP社区的关注，并在许多NLP下游任务上取得了最先进的性能。与传统的预训练生成模型相比，RAG方法具有知识获取容易、可扩展性强、训练成本低等显著优点。尽管现有的RAG模型已应用于各种知识密集型NLP任务，如开放领域QA和对话系统，但大部分工作都集中在从维基百科检索非结构化文本文档上。在本文中，我首先阐述了
Halo AI 助手插件最新版本深度集成了 RAG 问答功能，支持将 Halo 文章或 Docsme 文档作为知识库，为访客提供智能问答服务。用户需先创建知识库，配置嵌入模型并选择内容范围以建立索引；随后创建问答应用，关联知识库并设置聊天模型、系统提示词、相似度阈值等参数。应用可配置为搜索弹窗或全局... ...
Hexagon GDB Debugger介绍（28）2.14.1.5 列出跟踪点2.14.1.6 启动和停止跟踪实验2.14.2 使用收集的数据2.14.2.1 tfind 2.14.1.5 列出跟踪点info tracepoints [num] 显示有关跟踪点编号的信息。 如果不指定跟踪点编号，则显示有关迄今为止定义的所有跟踪点的信息。 对于每个跟踪点，显示以下信息：■ 编号 ■ 是启用还是禁
昨天装了360安全士，本来打算用它的上网流量监控功能。后来发现安装的最新版本里面没有这个功能。 最后把360卸载。 卸载完了360后， 首先我发现消息队列不能使用了。 折腾了好长时间才把消息队列弄好。后来又发现水晶报表的RAS服务不能用了， 所以和RAS相关的服务都没有了。我开始修复安装RAS， 修复安装过程中提示： SmAgentAPI.dll， smcommonutil.dll， smerrl
一. 为什么要用 RAG ？
如果使用 pretrain 好的 LLM 模型，应用在你个人的情境中，势必会有些词不达意的地方，例如问 LLM 你个人的信息，那么它会无法回答;这种情况在企业内部也是一样，例如使用 LLM 来回答企业内部的规章条款等。
这种时候主要有三种方式来让 LLM 变得更符合你的需求：
1. Promt Enginerring：
输入提示来指导 LLM 产生所需回应。 例如常见的 In-context Learning，通过在提示中提供上下文或范例，来形塑模型的回答方式。 例如，提供特定回答风格的示例或包含相关的情境信息，可以引导模型产生更合适的答案。
2. **Fine tuning：** 这个过程包括在特定数据集上训练 LLM，使其响应更符合特定需求。 例如，一家公司可能会使用其内部文件 Fine tuning ChatGPT ，使其能够更准确地回答关于企业内部规章条款等。 然而，Fine tuning需要代表性的数据集且量也有一定要求，且 Fine tuning 并不适合于在模型中增加全新的知识，或应对那些需要快速迭代新场景的情况。
原创
2024-04-18 07:26:43
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检索模块（Retrieval）从外部知识库（如文档、数据库）中实时检索与输入相关的信息。关键技术：倒排索引、稠密向量检索（如BERT
