如何自动向量化内容并创建类似LangChain的机制以高效地查询文档语料库
GPT热潮
全球的技术爱好者们一直在玩ChatGPT…
- 其中许多人将其用作非常聪明的知识数据库🔎,
- 一些人通过“提示工程”(或“提示工程学”)探索更相关的结果,有时使用自己的数据🤖,
- 但只有少数人进一步利用像LangChain这样的解决方案构建复杂的工作流程和创建实际应用📚。
事实上,掌握“嵌入”或“向量存储”等概念,结合编程要求,对许多人来说可能很复杂,阻止他们真正发挥LLM的力量。
这就是“Prompt Flow”的用途!
让我们发现如何在Azure中以低代码构建强大的问答工具!
先决条件
我假设您有创建本教程所需的资源的权限,其中最重要的是拥有“Azure机器学习工作室工作区”。
“Prompt Flow”功能以及“模型目录”(允许您部署由Azure、Hugging Face、Meta等精心策划的LLMs)目前处于私人或公共预览状态,因此您需要加入等待列表,然后才能激活和使用它们。
构建向量索引
理解嵌入
为了高效处理大量语料库并克服当前模型的令牌限制,您需要将每个文档拆分成块(例如每页)并转换为…