主要观点总结
文章介绍了大型语言模型面临的幻觉问题,并提出了使用RAG(检索增强生成)方法来解决这一问题。文章详细描述了RAG的运作原理,包括数据加载、索引、存储、查询和评估等阶段。同时,介绍了相关的技术堆栈,如Llama-Index、Qdrant等。文章还展示了如何使用这些技术构建一个问答系统,并进行了实验性的提问以验证系统的有效性。结论部分强调了重新排序的重要性,并提到这是一个基于私有数据运行的高级RAG问答系统。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型的幻觉问题
大型语言模型虽然能生成有意义且语法正确的文本,但它们倾向于自信地生成错误答案,制造出看似令人信服的虚假信息。
关键观点2: RAG(检索增强生成)方法的介绍
RAG通过检索、增强和生成三个阶段来减轻大型语言模型的幻觉问题,利用外部知识源来验证和增强模型的输出。
关键观点3: 技术堆栈的介绍
文章介绍了Llama-Index、Qdrant等技术工具在RAG中的使用,以及它们如何帮助构建高效的问答系统。
关键观点4: 实验性的提问验证
文章通过构建的问答系统进行了实验性的提问,以验证系统的有效性。
关键观点5: 重新排序的重要性
在检索结果中,通过重新排序以强调精度而不是召回率,从而提高问答系统的性能。
文章预览
↓ 推荐关注↓ 尽管大型语言模型有能力生成有意义且语法正确的文本,但它们面临一个比较严重的问题:幻觉。 在大模型中,幻觉指的是它们倾向于自信地生成错误答案,制造出看似令人信服的虚假信息。这个问题自大模型问世以来就普遍存在,并经常导致不准确和事实错误的输出。 为了解决幻觉问题,事实检查至关重要。检查的方法包括三种方法: 提示工程 检索增强生成(RAG) 微调 在这种情况下,我们将利用RAG(检索增强生成)来缓解幻觉。 什么是 RAG? RAG = 密集向量检索(R)+上下文学习(AG) 检索:为您的文档中提出的问题查找参考资料。 增强:将参考资料添加到您的提示中。 生成:改进对所提出的问题的回答。 在RAG中,我们通过将文本文档或文档片段的集合编码称为向量嵌入的数值表示来处理它们。每个向量嵌入对应于一个单独的
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