RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大...
本文件详细介绍了如何使用Chroma实现多模态检索增强生成(RAG)。主要内容包括系统的整体架构、关键组件、代码实现以及应用示例。文中展示了如何将文本和图像数据结合，利用检索技术增强生成模型的性能。具体代码部...
检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。_llmrag...
Rerank是RAG中的一个关键组件，它的作用是对检索到的文档进行重新排序，确保与查询问题最相关的文档排在前面。这有助于提高LLM生成回答的准确性和质量。RAG概述RAG是一种结合了检索和生成的语言模型技术。当提...
作用：将检索到的信息转化为自然流畅的文本。数据安全问题：通用的LLM没有企业内部数据和用户数据，那么企业想要在保证安全的前提下使用LLM，最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。同...
这里首先定义了提示词模板,chart_reading_prompt,我们输入的图片会边恒base64格式的string传输给它将处理好的提示词输入给char_reading,也就是microsoft/phi...
Fish是一个基于变换器（Transformer）的混合多模态模型，专注于音乐信息检索领域，能够生成歌曲的和弦、节拍、歌词、旋律和谱表。GGUF格式的量化支持主要适用于变换器和DiT模型（如flux），相...
微软前几天发布的GraphRAG架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j的CTO写了一篇详细的文章《GraphRAG宣言：为GenAI增加知识》，通俗易懂的介绍了GraphR...
一、Word2Vec词汇映射向量空间模型1、Word2Vec模型简介2、连续词袋模型CBOW-算法原理3、连续词袋模型CBOW-模型训练步骤4、跳字模型Skip-gram-算法原理5、跳字模...
昨天介绍了RAG的流程，具体请看这篇笔记。今天将代码进行分析。本文章用到了一些AI工具来帮助我们分析代码。...