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RAG系統(tǒng)的基本步驟

索引：將文檔庫(kù)分割成較短的Chunk，并通過(guò)編碼器構(gòu)建向量索引。
檢索：根據(jù)問(wèn)題和chunks的相似度檢索相關(guān)文檔片段。
生成：以檢索到的上下文為條件，生成問(wèn)題的回答。

LlamaIndex簡(jiǎn)介

LlamaIndex是一個(gè)基于LLM的應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)框架，支持上下文增強(qiáng)。它提供了必要的抽象，便于攝取、構(gòu)建和訪問(wèn)私有或特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的文本生成。

LlamaIndex架構(gòu)

數(shù)據(jù)連接器與結(jié)構(gòu)

LlamaIndex的核心功能包括數(shù)據(jù)連接器、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高級(jí)檢索/查詢界面以及與其他框架的集成。通過(guò)這些功能，用戶可以輕松地?cái)z取和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)檢索的效率和準(zhǔn)確性。

構(gòu)建LlamaIndex的步驟

數(shù)據(jù)攝取與索引

為了構(gòu)建一個(gè)有效的RAG系統(tǒng)，首先需要攝取相關(guān)數(shù)據(jù)并建立索引。LlamaIndex支持多種數(shù)據(jù)格式和來(lái)源，如PDF、數(shù)據(jù)庫(kù)和API等。

import os
from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)

索引優(yōu)化與檢索

LlamaIndex支持向量存儲(chǔ)索引、樹(shù)索引、列表索引等多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，以滿足不同的檢索需求。通過(guò)對(duì)索引的優(yōu)化，可以提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。

RAG系統(tǒng)的痛點(diǎn)與解決方案

痛點(diǎn)1：內(nèi)容缺失

當(dāng)實(shí)際答案不在知識(shí)庫(kù)中時(shí)，RAG 系統(tǒng)可能給出誤導(dǎo)性答案。為此，建議優(yōu)化數(shù)據(jù)源和改進(jìn)提示方式。

痛點(diǎn)2：錯(cuò)過(guò)排名靠前的文檔

為了解決這一問(wèn)題，可以重新排名檢索結(jié)果，或調(diào)整數(shù)據(jù)塊大小和相似度排名超參數(shù)。

痛點(diǎn)3：脫離上下文

通過(guò)優(yōu)化檢索策略和微調(diào)嵌入模型，可以提高RAG系統(tǒng)的上下文整合能力。

實(shí)現(xiàn)實(shí)例：基于Qwen1.5的智能問(wèn)答系統(tǒng)

Qwen1.5簡(jiǎn)介

Qwen1.5是一個(gè)中文LLM，提供了多種大小的基礎(chǔ)和聊天模型，支持32K上下文。通過(guò)與LlamaIndex結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的RAG功能。

加載Qwen1.5模型

from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
llm = HuggingFaceLLM(model_name='qwen/Qwen1.5-4B-Chat', device_map='auto')

構(gòu)建問(wèn)答系統(tǒng)

通過(guò)LlamaIndex，用戶可以輕松構(gòu)建基于本地知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索與生成。

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("西安交大是由哪幾個(gè)學(xué)校合并的?")
print(response)

結(jié)論

通過(guò)結(jié)合LlamaIndex和Qwen1.5，我們能夠構(gòu)建一個(gè)高效的RAG系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、可靠的信息生成。這種方法不僅提升了生成內(nèi)容的質(zhì)量，也增強(qiáng)了系統(tǒng)的可用性和可擴(kuò)展性。

FAQ

問(wèn)：LlamaIndex如何提高檢索的準(zhǔn)確性？
- 答：LlamaIndex通過(guò)多種索引結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)連接器，支持高效的數(shù)據(jù)攝取和索引優(yōu)化，從而提高檢索的準(zhǔn)確性。
問(wèn)：RAG系統(tǒng)如何緩解幻覺(jué)問(wèn)題？
- 答：RAG系統(tǒng)通過(guò)在生成答案之前檢索相關(guān)信息，提供準(zhǔn)確的上下文支持，從而有效緩解幻覺(jué)問(wèn)題。
問(wèn)：如何將Qwen1.5與LlamaIndex結(jié)合使用？
- 答：可以通過(guò)HuggingFaceLLM加載Qwen1.5模型，并結(jié)合LlamaIndex的索引與檢索功能，構(gòu)建智能問(wèn)答系統(tǒng)。