用檢索增強生成讓大模型更強大，這里有個手把手的Python實現

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原標題：用檢索增強生成讓大模型更強大，這里有個手把手的Python實現

關鍵字：向量,上下文,知識,文本,數據庫

文章來源：機器之心

內容字數：9116字

內容摘要：選自towardsdatascience作者：Leonie Monigatti機器之心編譯編輯：Panda自從人們認識到可以使用自己專有的數據讓大型語言模型（LLM）更加強大，人們就一直在討論如何有效地將 LLM 的一般性知識與專有數據整合起來。對此人們也一直在爭論：微調和檢索增強生成（RAG）哪個更合適？本文首先將關注 RAG 的概念和理論。然后將展示可以如何使用用于編排（orchestration）的 LangChain、OpenAI 語言模型和 Weaviate 向量數據庫來實現一個簡單的 RAG。檢索增強生成是什么？檢索增強生成（RAG）這一概念是指通過外部知識源來為 LLM 提供附加的信息。這讓 LLM 可以生成更準確和更符合上下文的答案，同時減少幻覺。問題當前最佳的 LLM 都是使用大量數據訓練出來的，因此其神經網絡權重中存儲了大量一般性知識（參數記憶）。但是，如果在通過 pr…

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