RAG并不神秘，Lightning教您六步實(shí)現(xiàn)自己的RAG！ 原創(chuàng)
想象一下，創(chuàng)建一個類似ChatGPT的界面，它能夠利用自己創(chuàng)建的知識庫來回答查詢。
這正是RAG為您提供的！?
本文將深入探討開發(fā)RAG應(yīng)用所需的每個組件，并在最后分享一個可行的項(xiàng)目。
1. 自定義知識庫
自定義知識庫是一組相關(guān)且最新的信息，是RAG的基礎(chǔ)，它可以是數(shù)據(jù)庫、一組文件，或兩者的組合。
2. 分塊處理
分塊處理是將大量輸入文本分解成較小的片段的過程。
這確保了文本適合嵌入模型的輸入大小，并提高了檢索效率。
實(shí)施智能的分塊策略可以極大地增強(qiáng)您的RAG系統(tǒng)！
3. 嵌入和嵌入模型
一種將文本數(shù)據(jù)表示為數(shù)值向量的技術(shù)，可以輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。
嵌入模型負(fù)責(zé)將文本轉(zhuǎn)換為這些向量。
4. 向量數(shù)據(jù)庫
預(yù)先計算的文本數(shù)據(jù)向量表示的集合，用于快速檢索和相似性搜索，具有諸如CRUD操作、元數(shù)據(jù)過濾和水平擴(kuò)展等功能。
5. 用戶聊天界面
一個用戶友好的界面，允許用戶與RAG系統(tǒng)進(jìn)行交互，提供輸入查詢并接收輸出。
查詢被轉(zhuǎn)換為一個嵌入向量，該向量用于從向量數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)上下文！
6. 提示模板
生成適合RAG系統(tǒng)的合適提示的過程，可以是用戶查詢和自定義知識庫的組合。
這作為輸入提供給一個語言生成模型，生成最終的響應(yīng)！
詳細(xì)教程請參考：??https://lightning.ai/lightning-ai/studios/rag-using-llama-3-by-meta-ai??
誰是Lightning？
Lightning是一個開源的Python庫，為PyTorch提供了高級接口，PyTorch是一個流行的深度學(xué)習(xí)框架。它是一個輕量級且高性能的框架，將PyTorch代碼組織起來，將研究與工程相分離，使深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)更易于閱讀和重現(xiàn)。它旨在創(chuàng)建可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)模型，可以輕松在分布式硬件上運(yùn)行，同時保持模型與硬件無關(guān)。
2019年，Lightning被NeurIPS可重現(xiàn)性挑戰(zhàn)采用為向會議提交PyTorch代碼的標(biāo)準(zhǔn)。
2022年，PyTorch Lightning庫正式成為Lightning框架的一部分，Lightning框架是由PyTorch Lightning的原始創(chuàng)作者管理的開源框架。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號AIGC最前線
