然后根据查询向量与文档向量之间的余弦相似度或其他相似度/距离度量，查找并对文档进行排名，从而捕捉更深层次的语义含义混合搜索。...对向量搜索，通常包括清理文档，利用附加数据和元数据对其进行增强，将其拆分为较小的片段（即“分块”），对这些片段进行嵌入，最后将它们存储在嵌入存储库（即向量数据库）。...检索阶段的简化流程图3 简单 RAGLangChain4j 提供了“简单 RAG”功能，使你尽可能轻松使用 RAG。无需学习嵌入技术、选择向量存储、寻找合适的嵌入模型、了解如何解析和拆分文档等操作。...;4 访问源信息如希望访问增强消息的检索源，可将返回类型包装在 Result 类中：interface Assistant { ResultString> chat(String userMessage...Metadata 以KV对形式存储，其中键是 String 类型，值可为 String、Integer、Long、Float、Double 中的任意一种。
RAG 使大型语言模型 （LLM） 能够对主题做出准确、自信和出色的响应。在本文中，我们将演示如何在应用程序中使用 RAG 技术。...为此，我们将使用 Langchain 为 LLM 框架创建一个 Flutter 应用程序，并使用 pgVector（一个用于向量相似性搜索的开源 Postgres 扩展）创建应用程序。...索引过程包括集成（加载）外部数据源，将其拆分为更小的部分，将文档嵌入为向量，然后存储它。Langchain 通过向应用程序提供对 OpenAI 嵌入 API 的访问权限来处理拆分和嵌入。...对于检索过程，pgVector 使用其向量相似性索引功能来搜索查询向量与 Neon 数据库中存储的向量之间的距离。...将结果转换为元数据对象的列表。如果 Metadata 不为空，则连接页面内容，创建 StuffDocumentsQAChain 对象，并使用连接的内容和原始查询调用该对象以获取响应。
上表中的最后一行接受文本作为输入并输出数字（向量），通常称为 Emebedding，表示 AI 模型中使用的内部数据结构。Spring AI 支持嵌入以支持更高级的用例。...ChatGPT 的 API 在一个提示中有多个文本输入，每个文本输入都分配了一个角色。例如，有 system 角色，它告诉模型如何行为并设置交互的上下文。还有 user 角色，通常是来自用户的输入。...向量数据库用于 RAG 技术的检索部分。作为将非结构化数据加载到向量数据库的一部分，最重要的转换之一是将原始文档拆分为更小的部分。...将原始文档拆分为较小部分的过程有两个重要步骤：将文档拆分为多个部分，同时保留内容的语义边界。例如，对于包含段落和表格的文档，应避免在段落或表格的中间拆分文档。对于代码，请避免在方法实现的中间拆分代码。...当 AI 模型要回答用户的问题时，该问题和所有“相似”文档片段都会被放入发送到 AI 模型的提示中。这就是使用向量数据库的原因。它非常擅长寻找相似的内容。
这就需要用到一种特殊的数据库技术 —— 向量数据库。 什么是向量数据库？ 向量数据库就是一个专门存储和处理向量数据的数据库，它内置了相似内容检索功能，可以找到和某个向量最相似的数据。...最近腾讯云发布了最新版本的向量数据库，不仅提供了数据写入和检索的自动向量化功能（embedding），还支持文本自动拆分和一键上传，可以直接将文章转为拆分好的向量写入到向量数据库，大大简化了开发流程。...进入腾讯云向量数据库的实例列表，当状态显示为运行中时，开启外网访问： 4）开启外网时，需要填写允许访问的白名单，那由于此处仅为测试，我就直接设置为全网可访问了： 5）访问百川 AI 大模型，点击领取百川的免费调用次数...： 可以直接上传文档，不需要再操心文档段落的拆分、如何转换为数值向量等复杂的问题，大幅节约时间 public class AISearchExample { ......总结 通过开发上述应用，大家应该也能发现，腾讯云向量数据库确实是立了大功，它不仅帮我完成了文件分片上传，还通过内置的 Embedding 功能帮我完成了文档到数值向量的转换，并内置了搜索功能，大幅降低了开发成本
在基于 LLM实现的问答系统中使用 RAG 有三方面的好处： 确保 LLM 可以回答最新，最准确的内容。并且用户可以访问模型内容的来源，确保可以检查其声明的准确性并最终可信。...但是，仅靠微调很少能为模型提供在不断变化的环境中回答高度具体问题所需的全部知识，并且微调的时间周期还比较长。所以当时的 Facebook提出了 RAG，让 LLM 能够访问训练数据之外的信息。...使用 embedding model API 将小的 chunk 向量化，并保存向量数据库 构建 `RAG prompt提示，并使用变量{context}``{question}`, 并限定回答问题所使用的文本...embedding model 的作用有两点 将我们拆分后的 documents 做向量化，然后并保存到对应的向量数据库中。...的基本介绍，他是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架 向量数据库的作用：存储向量化后的文本然后提供查找语义相关的内容 构建知识库的步骤和相关代码的介绍
GraphRAG访问模式和知识图谱建模 graphrag.com[2]是一个开源项目，收集了围绕GraphRAG的相关资源，目前正在快速收集大家的投稿。...检索增强生成（RAG）是一种通过将大型语言模型（LLM）与事实数据结合的方式，以减少幻觉并扩展问答所需的信息。用户的问题会被用来从一个或多个数据源中检索相关信息，这些信息为生成答案提供了事实依据。...由于较长的文本文档通常涉及多个不同的主题，并按照顺序排列（有时还包含引用），因此将其拆分为更小、语义连贯并专注于单一主题的部分是非常理想的。 ...• 语义分块（Semantic Chunking）：将文档拆分成句子，生成嵌入向量，并在嵌入向量之间的距离超过某一阈值时进行拆分。...检索模式 下面内容仅列出了基于对应图结构相关的检索模式，详细检索模式的介绍请访问Retrieval Patterns[3]。
没有数据增强的情感分类 为了训练情感分类模型，我们将使用IMDD数据集，其中包含带有情感标签的电影评论。...这是ChatGPT背后使用的语言模型。 首先，我们导入所需的库。然后，我们通过从环境变量OPENAI_KEY2中检索它来设置OpenAI API密钥。...import re def split_string_into_two(input_string): # 将字符串拆分成单词 words = input_string.split()...，并对测试集进行预测。...这个结果非常令人印象深刻，仅使用100条新生成的记录。这显示了ChatGPT进行数据增强的显著能力。 希望您会喜欢这篇教程。欢迎分享您对如何进一步改进这些结果的想法。
这意味着这种方法试图将语义上接近的部分（段落、句子、单词）保持在一起，直到我们需要将它们拆分以达到所需的块大小。 让我们使用Zen of Python来看看它是如何工作的。...现在，我们知道如何将注释转换为数值向量。下一个问题是我们应该如何存储它以便可以轻松访问这些数据。 让我们考虑一下我们的用例。...这是一个关于这一切如何运作的方案： l我们收到用户的一个问题， l我们使用嵌入从向量存储中检索该问题的相关文档， l我们将最初的问题连同检索到的文件一起传递给LLM并获得最终答案。...让我们看看它如何使用调试模式工作。由于它是一个 MapReduce，我们首先将每个文档发送给 LLM，并根据这个块得到答案。下面是提示其中一个块的示例。...l我们已经了解了嵌入是什么，并设置了向量存储来有效地访问数据。 l我们找到了针对检索问题的不同解决方案，并了解了如何增加多样性、克服上下文大小限制以及使用元数据。
traceId: z.string(), }) .optional() .describe('接口调用的错误信息，若接口调用失败，则提取traceId并返回'), })...知识库收集：【多类目数据】数据收集通常涉及从多个来源提取信息，包括不同的渠道，不同的格式等。如何确保数据最终可以形成统一的结构并被统一消费至关重要。...数据清理：【降低额外干扰】原始数据往往包含不相关的信息或重复内容。知识库分割：【降低成本与噪音】将文档内容进行分块，以便更好地进行向量化处理。...所以，我们选择了第二种拆分方式。拆分实现在文档分割层面，Markdown作为一种LLM可识别且可承载文档元信息的文本格式，作为向量数据的基础元子单位最为合适。...我希望了解关于酒店的设施、价格和预订流程等信息。## Objective请提供我所需的酒店信息，包括房间类型、价格范围、可用设施以及如何进行预订。
面对这样的 “流式” 足球，对手球员手足无措，不知道该如何接球，但是你的球队的所有队员，都能够完美的接球，要么直接一个片一个片的接收 “流式” 足球并第一时间处理，要么自动的把所有片拼接成完整的足球后再处理...任务工作流 索引知识库 (Knowledge Indexing) 将 Markdown 格式的 Eino 用户手册，以合适的策略进行拆分和向量化，存入到 RedisSearch 的 VectorStore...按照标题将 Markdown 文件内容分成不同的片段，并采用火山云的豆包向量化模型逐个将文本片段进行向量化，存储到 Redis VectorStore 中。...document/transformer/splitter/markdown —— 将从 FileLoader 中加载到的文本内容，进一步拆分成合适的大小，以平衡向量化计算 / 存储的尺寸限制和召回的效果...，对 schema.Document 中的 Content 等内容进行向量化计算 3.
如何解决上面的问题 那如何让 LLM 知道这些最新/私有的数据的知识呢❓ 那就是 RAG。通过将模型建立在外部知识来源的基础上来补充回答。从而提高 LLM 生成回答的质量。...在基于 LLM实现的问答系统中使用 RAG 有三方面的好处： 确保 LLM 可以回答最新，最准确的内容。并且用户可以访问模型内容的来源，确保可以检查其声明的准确性并最终可信。...不过仅靠微调很少能为模型提供在不断变化的环境中回答高度具体问题所需的全部知识，并且微调的时间周期还比较长。所以科学家们提出了 RAG，让 LLM 能够访问训练数据之外的信息。...将字符串拆分为适合模型的对话窗口的大小，称为 chunk,chunk的大小需要依据模型的会话窗口设定。 保存拆分好的文档保存到向量数据库中。 设计向量数据库的数据库、集合、字段，索引等信息。...question： 这个会在后面被替换为用户的输入，也就是用户的问题。 context: 这个变量我们在后面会替换为向量检索出来的内容。
对于那些已经熟悉基本矢量搜索概念并想直接跳到如何在ClickHouse中完成矢量搜索的读者，您可以在这里找到第二部分。...这些文档可以包含从书籍或网页中的所有文本到单个句子的任何内容，这取决于用户查找相关内容所需的颗粒度（长度也会影响搜索有效性）。...然后，每个文档中的文本将通过一个称为标记化的过程拆分为其组成的单词，这产生了一袋单词。最简单的形式是，标记化将涉及一个顺序过程，包括在空格上拆分、小写字母和删除标点符号。...请注意，以上是一个简化，省略了标记化、词干化、词类化和停用词等过程的细节，以及用于提供快速搜索的位置索引和巧妙的内部数据结构。 搜索时，将访问索引，并识别匹配的文档。...在树的每一层，选择最接近查询点的节点并评估其子节点。搜索一直持续到到达叶节点，其中包含最接近查询点的数据点的子集。然后可以通过计算查询点和叶节点中数据点之间的距离来找到最近的邻居。
02 纠缠张量形式的词嵌入压缩表示 相关工作 Word2ket 通过张量积，表示单个词嵌入为若干低维向量的纠缠张量形式，其公式如下： 其中 、r 为秩、n 为阶， 表示张量积。...例如，r =2、n=3时，一个维度为 512 的词向量，可以通过两组，每组三个维度为 8 低维向量张量积得到，此时所需参数量从 512 降低至 48。...该研究考虑引入语言学知识，提出了 MorphTE，其训练低维的语素向量，并利用单词所包含的语素向量的张量积来构建相应的词嵌入表示。...对于每个词，构建其语素索引向量，该向量指向每个词包含的语素在语素表中的位置。所有词的语素索引向量构成一个 的语素索引矩阵，其中 n 是 MorphTE 的阶数。...对于词表中的第 j 个词 ，利用其语素索引向量 从 r 组参数化的语素嵌入矩阵中索引出相应的语素向量，并通过张量积进行纠缠张量表示得到相应的词嵌入，该过程形式化如下： 通过以上方式，MophTE
优雅降级——有时向量计算无法在运行时完全表达为向量指令序列，这可能是因为架构不支持某些所需的指令。在这种情况下，Vector API 实现应该优雅地降级并仍然起作用。...如果无法将向量计算有效地编译为向量指令，则这可能涉及发出警告。在没有向量的平台上，优雅降级将产生与手动展开循环竞争的代码，其中展开因子是所选向量中的通道数。...原因 向量计算由对向量的一系列操作组成。向量包含（通常）固定的标量值序列，其中标量值对应于硬件定义的向量通道的数量。...工厂决定如何组合两个过滤器并返回过滤器，替换流上的过滤器。 对于简单的情况，过滤器工厂可以为整个应用程序返回一个固定的过滤器。...它没有使用的原因有很多： 脆弱的权限模型— 希望从安全管理器中受益的应用程序开发人员必须仔细授予应用程序执行所有操作所需的所有权限。没有办法获得部分安全性，其中只有少数资源受到访问控制。
，用于将授权逻辑与基础用户角色分离，并展示了在检测到未经授权的入侵时，如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。...、与事件中心兼容的路径和访问策略中的主键，以便后端应用程序能够连接到 IoT 中心并检索消息。...导入数据后，需要使用“拆分数据”模块将其分离为训练集和测试集。可以选择不同的拆分模式，具体取决于你拥有的数据类型以及你所需的拆分方式。...异常情况检测是一个分类问题，可以使用以下两种方法之一作为监督学习或无人监督学习执行： 单类支持向量模型 主成分分析 可以使用单类支持向量模型模块来创建异常情况检测模型，这对于数据主要是“正常”数据而没有你试图检测的许多异常情况的场景特别有用...请求的内容类型是 application/json，请求正文采用 JSON 有效负载的形式，其中包含预测服务的输入值。服务输出也是一个带有评分值的 JSON 响应。
获取是指获取 Notion 文档并将内容加载到内存中。存储步骤包括启动向量数据库（Milvus）、将文档转化为向量、将文档向量存储至向量数据库中。查询部分包括针对 Notion 文档进行提问。...document 对象，其中包含了页面内容和元数据。...首先，在 notebook 中直接运行向量数据库 Milvus Lite，随后导入所需的 LangChain 模块——Milvus 和 OpenAI Embeddings。...本教程介绍了如何加载并解析 Notion 文档，并搭建一个基本的 RAG 应用查询 Notion 文档。我们使用到了 LangChain 作为框架，Milvus 作为向量数据库用于相似性搜索。...如果想要进行深入的探索，建议大家调整分块大小和重叠等参数，检查不同的参数值是如何影响查询结果的。
引言大型语言模型(LLM)的新进展，包括ChatGPT，为AI应用提供了新的能力，使其能够构建新的人机交互解决方案、完成复杂任务、总结文档、回答文献中的问题并生成新内容。...构建RAG系统时，需要预处理以不同格式的领域知识，将处理后的信息存储在适当的数据存储(如向量数据库)中，实施或集成合适的查询与文档匹配策略，对匹配的文档进行排序，并调用LLM的API传递用户查询和上下文文档...我们在设计时需要考虑如何最佳地拆分文档以及chunk的大小。如果chunk太小，某些问题可能无法回答；如果chunk太大，答案中可能会包含生成的噪音。不同类型的文档需要不同的拆分和处理阶段。...然后，从新查询中计算出一个Embedding，用于从向量数据库中定位相关文档。使用相似度方法(如余弦相似度)检索出Top K的相似文档(向量数据库有诸如倒排索引等技术来加快检索时间)。...文档包含问题的答案，但排名不够高，无法呈现给用户。理论上，所有文档都会被排序并考虑进行进一步处理。然而，在实践中，仅返回前 K 个文档，其中 K 的值是根据性能指标选择的。FP3: 不在上下文中。
字符串基础 创建字符串 可以使用单引号或双引号来创建字符串： string1 string" string2 string...这两个函数接受一个字符向量和一个正则表达式，并显示出它们是如何匹配的。...mean(str_count(words, "[aeiou]")) #> [1] 1.99 提取匹配内容 要想提取匹配的实际文本，我们可以使用str_extract()函数。...它返回的不是字符向量，而是一个矩阵，其中一列是完整匹配，后面的列是每个分组的匹配： noun <- "(a|the) ([^ ]+)" has_noun % str_subset...拆分 str_split()函数可以将字符串拆分为多个片段。
下图显示了交付 AI 工作负载所需的基本功能，并对其进行了更详细的解释： 摄取/向量化 GPT-4 等 LLM 的训练数据基于截至 2021 年 9 月的数据。...数据库应该能够将向量拆分为较小存储桶中的分片，以便可以并行搜索它们并利用硬件优化，例如 SIMD。SIMD 可以实现快速高效的向量相似性匹配，无需并行化应用或将大量数据从数据库移动到应用中。...如果给大型语言模型（LLMs）提供大量的嵌入向量，那么响应的延迟将相应地非常高。使用数据库作为中介的目的是执行初始的向量搜索，并确定要发送给 LLM 的较小嵌入向量。...其中包括： Notebooks 或集成开发环境 （IDE），用于编写将启用本文前面所述的 AI 价值链步骤的代码。...希望这有助于揭开利用 AI 工作负载所需的神秘面纱以及如何选择最佳数据库技术。
为此，要使用一个嵌入模型将该用户查询嵌入到同一个向量空间中，使其作为该向量数据库中的附加上下文。这样一来，就可以执行相似性搜索，并返回该向量数据库中与用户查询最接近的 k 个数据对象。...LangChain 的作用是编排。 必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包： langchain，编排 openai，嵌入模型和 LLM weaviate-client，向量数据库 #!...这个向量数据库的构建包含以下步骤： 收集并载入数据 将文档分块 对文本块进行嵌入操作并保存 第一步是收集并载入数据。举个例子，如果我们使用拜登总统 2022 年的国情咨文作为附加上下文。...因为文档的原始状态很长，无法放入 LLM 的上下文窗口，所以就需要将其拆分成更小的文本块。LangChain 也有很多内置的拆分工具。...本文展示了如何使用 OpenAI LLM 加上 Weaviate 向量数据库和 OpenAI 嵌入模型来实现一个 RAG 工作流程。其中 LangChain 的作用是编排。
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