▼最近直播超级多，预约保你有收获
—1—
使用 Llama-3 搞定 RAG
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种强大的工具，它通过将企业外部知识整合到生成过程中，增强了大语言模型（LLM）的性能。
让我们探索 RAG 的关键7大组成部分。
第一、自定义知识库（Custom Knowledge）
定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态（比如：MySQL），也可以表现为一套非结构化的文档体系（比如：文件、图图片、音频、视频等），甚至可能是两者兼具的综合形式。
第二、分块处理（Chunking）
第三、嵌入模型（Embedding Model）
一种将多模态数据（文本、图片、音频等）表示为数值向量的技术，可以输入到机器学习模型中。
嵌入模型负责将多模态数据转换成这些向量。
第四、向量数据库（ Vector Databases）
一系列预先计算的文本数据向量表示，用于快速检索和相似性搜索，具有SQL CRUD 操作、元数据过滤和水平扩展等功能。
第五、用户聊天界面（User Chat Interface）
一个用户友好的界面，允许用户与 RAG 系统互动，提供输入查询并接收输出。
查询转换为嵌入向量，用于从向量数据库检索相关上下文知识！
第六、查询引擎（Query Engine）
查询引擎获取查询字符串，使用它来获取相关上下文，然后将两者一起作为提示词发送给 LLM 以生成最终的自然语言响应。这里使用的 LLM 是Llama-3，它在本地运行，这要归功于 Ollama。最终响应将在用户界面上显示。
第七、提示词模板（Prompt Template）
为 RAG 系统生成合适提示词的过程，可以是用户查询和自定义知识库的组合。
这作为输入给 LLM，生成最终的回复。
—2—
领取 AI 大模型学习资料
不会吧，都2024年了，还有人在网盘、B站上爬学习资源？
今天给大家搞到的是一份大厂内部在用的『AI大模型学习资源』：
▶形式：直播公开课
▶费用：原价299，本号用户0元白嫖
▶内容：大模型原理、Agent、LangChain、Spring AI、RAG、向量数据库、知识库、私有大模型、算力评估...
本期名额有限
—3—
领取《AI 大模型技能图谱》
第二步：点击"关注按钮"，就可关注。
—4—
每日精选 AI 大模型知识
原文作者：玄姐聊AGI；如有侵权，请联系管理员删除。
