Retrieval-Augmented Generation(RAG)
1 RAG基础知识
1.1 为什么要使用RAG
1.2 流程
1.3 技术栈
项目 | 作用 | 技术栈推荐 (考虑数据安全) | 技术栈推荐 (不考虑数据安全) |
---|---|---|---|
知识管理 | 1. 完成数据工程 2. 完成知识增、删、改等 |
1. PDF文件解析:目标检测模型(yolox) 和 OCR模型 2. 开发框架:LangChain, LlamaIndex 3. embedding模型:最好跟大模型配 (bge-large-zh-v1.5/m3e) |
1. PDF文件解析:基于多模态大模型,GPT4等 2. 开发框架:LangChain, LlamaIndex 3. embedding模型:最好跟大模型配 (Embedding-2, text-embedding-ada-002) |
知识检索 | 1. 知识检索 | 1. 大模型:开源模型(Qwen系列, GLM系列) 2. 向量数据库:Faiss / Milvus 3. 开发框架:LangChain, LlamaIndex 4. re-rank模型:bge-reranker-large 5. embedding模型:跟知识管理平台一个模型 6. 前后端框架:VUE / FastAPI |
1. 大模型:在线模型(GPT4.0, GLM4等) 2. 向量数据库:Faiss / Milvus / TencentCloud / VecorDB 3. 开发框架:LangChain, LlamaIndex 4. 需要比较简单使用coze, dify等在线平台 5. re-rank模型:bge-reranker-large 6. embedding模型:跟知识管理平台一个模型 7. 前后端框架:VUE, FastAPI |
效果评估 | 1. 知识效果评估 | 1. 人工打分 2. 基于开源大模型自研评估逻辑 |
1. 人工打分 2. 基于在线大模型自研评估逻辑 3. RAG评估开源工具:trulens/ragas |
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