25|案例:RAG+Milvus+大模型,搭建个人知识库
彭旭
你好,我是彭旭。
这节课我们用 Milvus 向量数据库,加上当前大火的大模型,来搭建一个知识库。
为什么大模型需要结合向量数据库呢?主要是因为当前大模型存在一些局限性。
训练知识的时间局限性:大模型的知识定格在训练时的特定时间点,因此需要一个地方来存储新的知识或私有数据。而向量数据库正好可以存储这些非结构化数据,并在检索增强生成(RAG)过程中,将相关信息带入模型提示词中。
缺乏长期记忆:大模型无法记住和利用之前的对话信息,每次对话都需要传递上下文提示词,但上下文长度也有限。不过,向量数据库可以检索相关内容片段并组装为提示词,辅助大模型理解和回答。
知识准确性:大模型有时会产生不准确的回答,也就是我们说的大模型的“幻觉”。基于自有数据问答可以提高结果的准确性。
此外,数据安全性和知识更新频率等因素,也推动了向量数据库在大模型应用中的广泛使用,使其成为 AI 应用的重要方向。
知识库有哪些使用场景?
很多企业都有许多垂直领域的私有知识数据,比如军工企业、电力企业、高精尖技术企业等。这些私有知识过去都分散在本地文件、Wiki、私有文件存储等系统中。这种分散的方式导致了知识查找成本非常高。因此,需要一个集中的知识库来解决这些问题。
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1. 大模型的局限性和向量数据库的应用:大模型在训练时的时间局限性、缺乏长期记忆和知识准确性等问题,需要结合向量数据库来存储新的知识或私有数据,并在检索增强生成过程中提供相关信息。 2. LangChain框架的作用:连接不同组件形成完整的应用流程,帮助串起向量化的过程,无需手动调用OpenAI来将内容向量化。 3. LangChain的核心思想:围绕大模型的输入输出,连接不同组件形成一个完整的应用流程。 4. 向量数据库在大模型应用中的广泛使用:推动了AI应用的重要方向,解决了数据安全性和知识更新频率等问题。 5. RAG的增强版本GraphRAG:结合了知识图谱的概念,使得检索到的信息不仅仅是文档,还包括结构化的知识图谱节点和关系,尤其在全局性问题上,能够提高回答质量和准确性。 6. 向量数据库为大模型提供了存储能力,是大模型的“外脑”,可以为大模型补充私有的、专业的知识,能够解决大模型结果出现“幻觉”的问题。 7. GraphRAG可以为上下文窗口填入相关性更高的内容,得到更好的答案并获取证据来源,同时GraphRAG所需的token数量可以减少26%到97%。 8. Quivr是一个开源的RAG高效检索增强生成框架,可以用来构建基于GenAI的个人第二大脑,绝对的生产力助手。 9. Dify是一个开源的LLM应用开发平台,提供从Agent构建到 AI workflow 编排、RAG检索、模型管理等能力,可以用来构建和运行生成式AI的原生应用。 10. 文件上传与解析处理:准备不同类型文件的解析类,如WebBaseLoader和PyPDFLoader,以及处理CSV文件的工具。
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