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所以,你想要改善你的RAG流程管道

用LlamaIndex从原型到生产的方式

LLMs是一项令人惊叹的创新,但它们有一个主要缺陷。它们的知识有限,并且有编造事实和凭空创造东西的倾向。危险在于LLM总是以有信心的回应,并且我们只需要稍微调整提示就可以欺骗LLM。RAG(Real Attentive Guide)来了,用于解决这个问题。RAG通过为LLM提供事实背景信息,显著提高了LLM的实用性,使其能够在回答查询时提供准确的上下文。

作者提供的图片

通过几行代码和一个快速入门指南,使用类似LlamaIndex的框架,任何人都可以构建一个与您的私人文档聊天的聊天机器人,甚至可以构建一个能够在互联网上搜索的全新代理。

但是

如果只是按照快速入门指南,您将永远无法做到准备就绪。

这五行代码不会产生一个非常实用的机器人。RAG在原型设计阶段简单易用,但在“生产”或达到顾客满意度的阶段却很困难。通过一些教程,RAG可能能够以可以接受的水平运行。然而,通常需要一些大规模测试和策略来优化以满足真实的生产级别要求。仍然需要不断发展最佳实践,并根据具体用例做出调整。发现最佳实践是值得的,从不同的索引技术到嵌入算法或更改LLM模型。

在本文中,我将讨论RAG系统的能力。它专为希望填补入门级设置和生产级性能之间性能差距的RAG构建者设计。

RAG管道包括3个阶段:

  • 索引阶段
  • 查询阶段
  • 响应阶段

在本文中,改进是一个泛指,指涉可以用于改善管道的任何内容,通常指提高系统识别相关上下文并生成合适答案的查询百分比。

我假设读者已经对LlamaIndex和RAG管道有所了解。如果还不熟悉,你可以……

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