详细内容或原文请订阅后点击阅览
用 4 行代码构建检索增强生成 (RAG) 系统
仅用 4 行代码使用 Python 构建 RAG 系统的分步教程。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能什么是检索增强生成？
什么是检索增强生成？大型语言模型不是最新的，而且它们也缺乏特定领域的知识，因为它们是针对通用任务进行训练的，不能用于询问有关您自己的数据的问题。
大型语言模型不是最新的，而且它们也缺乏特定领域的知识，因为它们是针对通用任务进行训练的，不能用于询问有关您自己的数据的问题。这就是检索增强生成 (RAG) 的作用所在：一种在回答问题时向 LLM 提供最相关和上下文最重要的数据的架构。
这就是检索增强生成 (RAG) 的作用所在：一种在回答问题时向 LLM 提供最相关和上下文最重要的数据的架构。构建 RAG 系统的三个关键组件是：
构建 RAG 系统的三个关键组件是：- 嵌入模型，将数据嵌入到向量中。向量数据库用于存储和检索这些嵌入，以及大型语言模型，它从向量数据库中获取上下文来回答。
Clarifai 在一个平台中提供这三种功能，让您可以无缝构建 RAG 应用程序。
Clarifai 在一个平台上提供这三种功能，让您可以无缝构建 RAG 应用程序。如何构建检索增强生成系统
如何构建检索增强生成系统作为我们的“AI in 5”系列的一部分，我们将教您如何在短短 5 分钟内创造出令人惊叹的东西，在此博客中，我们将看到如何使用 Clarifai 的 Python SDK 仅用 4 行代码构建 RAG 系统。
首先，使用 pip 命令安装 Clarifai Python SDK。
注册