茴香豆：搭建你的RAG智能助理-笔记三

本文主要是介绍茴香豆：搭建你的RAG智能助理-笔记三，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本次课程由书生·浦语社区贡献者【北辰】老师讲解【茴香豆：搭建你的 RAG 智能助理】课程

课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1QA4m1F7t4/

课程文档：Tutorial/huixiangdou/readme.md at camp2 · InternLM/Tutorial · GitHub

该课程，分为3个部分来讲解 ：

1. RAG基本概念、原理 ，RAG和Fine-tune异同点，等
2. 茴香豆介绍
3. 实战演示

 InternLM2-Chat-7B 与茴香豆助手对于“huixiangdou是什么？”问题回答的对比

可见未经过模型参数任何更新，通过RAG技术可以增强模型回答的能力

 RAG概述

RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决 LLMs 在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战, 如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。

 

向量数据库 

 RAG流程示例：

 RAG分为三类：

•  Naiva RAG :问答系统、信息检索
•  Advanced RAG: 摘要生成、内容推荐
•  Modular RAG: 多模态任务、对话系统

 RAG常见优化方法如下：

 RAG与微调的异同点：

 LLM模型优化方法：Fine-tuning、Prompt Engineer、RAG

 评估指标：

 

 茴香豆：

是一个基于LLMs的领域知识助手，由书生浦语团队开发的开源大模型应用。

1. 专为即时通讯（IM)工具中的群聊场景优化的工作流，提供及时准确的技术支持和自动问答服务
2. 通过应用检索增强生成(RAG)技术,茴香豆能够理解和高效准确的回应与特定知识领域相关的复杂查询。

 

 

 

 

 

 实战演练部分，见：茴香豆：搭建你的RAG智能助理-作业三

 

 

 

 

 

 

这篇关于茴香豆：搭建你的RAG智能助理-笔记三的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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