Rag | 希望

Jun 09

在构建知识库时，分段（Chunking）是一个至关重要的步骤，尤其是在与大型语言模型（LLM）结合使用，例如在检索增强生成（RAG）系统中。分段的目的是将长文本分割成较小的、可管理的块，以便：适应LLM的上下文窗口限制： LLM有输入Token数量的限制，过长的文本需要被切分。 …

rag

Apr 19

这里将要介绍使用本地部署的LLM，如何使用LlamaIndex构建RAG系统。主要流程： RAG 是一种基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的技术，它通过检索相关文档来增强生成模型的输出。RAG可以用于各种任务，包括问答、摘要、翻译 …

LLM Rag Llama.index

Apr 09

RAG RAG (Retrieval-Augmented Generation)，中文可以理解为检索增强生成，是一种通过从外部知识库检索信息来增强大型语言模型（LLM）能力的AI框架。简单来说，传统的 LLM 是基于其训练数据来生成文本的，而 RAG 则在此基础上增加了一个步 …

RAG 模型微调 LLM