网站建设管理费一能多少钱,一个专门做特产的网站,做网站开发学什么内容,惠州做网站的LLM 的局限性 知识时效性受限: 如何让LLM能够获取最新的知识 专业能力有限: 如何打造垂域大模型 定制化成本高: 如何打造个人专属的LLM应用 RAG:检索增强生成#xff0c; 核心思想#xff1a;给大模型外挂一个知识库#xff0c;对于用户的提问#xff0c;会首先从知识库中…LLM 的局限性 知识时效性受限: 如何让LLM能够获取最新的知识 专业能力有限: 如何打造垂域大模型 定制化成本高: 如何打造个人专属的LLM应用 RAG:检索增强生成 核心思想给大模型外挂一个知识库对于用户的提问会首先从知识库中匹配到提问对应回答的相关文档然后将文档和提问一起交给大模型来生成回答从而提高大模型的知识储备。 Ft:完成传统自然语言处理算法的微调 核心思想在一个新的较小的训练集上进行轻量级的训练微调从而提升模型在这个新数据集上的能力 这两种开发方式都能够突破通用大模型的自身局限 RAG原理 如何可以快速高效的开发一个2A级应用开源框架 LangChain为我们提供了可能性 LangChain 框架是一个开源工具通过为各种 LLM 提供通用接口来简化应用程序的开发流程帮助开发者自由构建 LLM应用LangChain 的核心组成模块 链 (Chains) : 将组件组合实现端到端应用通过一个对象封装实现一系列LLM 操作 Eg.检索问答链覆盖实现了 RAG (检索增强生成)的全部流程 向量数据库的构建 加载源文件 文档分块 文档向量化 确定源文件类型针对不同类型源文件选用不同的加载器 核心在于将带格式文本转化为无格式字符串 由于单个文档往往超过模型上下文上限我们需要对加载的文档进行切分 一般按字符串长度进行分割例如设置字符串长度为500 可以手动控制分割块的长度和重叠区间长度 使用向量数据库来支持语义检索需要将文档向量化存入向量数据库 可以使用任一一种 Embedding 模型来进行向量化 可以使用多种支持语义检索的向量数据库一般使用轻量级的 Chroma 搭建知识库助手 RAG方案优化建议 基于RAG的问答系统性能核心受限于 检索精度 Prompt性能 一些可能的优化点 检索方面: 基于语义进行分割保证每一个chunk的语义完整 给每一个chunk生成概括性索引检索时匹配索引Prompt方面 迭代优化Prompt策略 代码实战 下载安装所需依赖 模型下载 LangChain 相关环境配置 安装依赖包 pip install langchain0.0.292 pip install gradio4.4.0 pip install chromadb0.4.15 pip install sentence-transformers2.2.2 pip install unstructured0.10.30 pip install markdown3.3.7首先需要使用 huggingface 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具。安装依赖: pip install -U huggingface_hub使用huggingface镜像下载 在/root/data目录下新建Python文件download_hf.py填入以下代码 resume-download断点续下 local-dir本地存储路径。linux环境下需要填写绝对路径 import os# 设置环境变量 os.environ[HF_ENDPOINT] https://hf-mirror.com# 下载模型 os.system(huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 --local-dir /root/data/model/sentence-transformer)在/root/data目录下执行该脚本python download_hf.py 下载 NLTK 相关资源: 用以下命令下载nltk资源并解压到服务器上 cd /root git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git --branch gh-pages cd nltk_data mv packages/* ./ cd tokenizers unzip punkt.zip cd ../taggers unzip averaged_perceptron_tagger.zip下载本项目代码: 建议通过以下目录将仓库 clone 到本地可以直接在本地运行相关代码 cd /root/data git clone https://github.com/InternLM/tutorial知识库搭建 将远程开源仓库 Clone 到本地 # 进入到数据库盘 cd /root/data # clone 上述开源仓库 git clone https://gitee.com/open-compass/opencompass.git git clone https://gitee.com/InternLM/lmdeploy.git git clone https://gitee.com/InternLM/xtuner.git git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM-XComposer.git git clone https://gitee.com/InternLM/lagent.git git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM.git遇到报错 发现自己看错了少写了个python文件