LlamaIndex RAG 实战 - 知识提取与检索增强（下）

CSDN精品课 2024-06-24 12:07:47

课时名称课时知识点
LlamaIndex RAG 实战 - 知识提取与检索增强（下）本课将介绍 LlamaIndex,一个用于管理非结构化数据的强大工具。你将学习如何使用大模型和 Agent 机制提高检索准确性和效率。通过一个实战案例,你将掌握使用LlamaIndex 实现检索增强型 Agent 的技能，并了解知识提取与检索增强的最新进展,提升处理非结构化数据的能力。 1. LlamaIndex 用于管理非结构化数据 2. 使用大模型和 Agent 机制提高检索准确性和效率 3. 实战:使用 LlamaIndex 实现检索增强型 Agent
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LlamaIndex+Phi-3：知识图谱生成的黄金组合
检索增强生成 (RAG) 是一种流行的有效方法，可以将 LLM 应用于特定领域。但是，它会受到幻觉的影响。知识图谱的使用是处理这种困境的一种尝试。LlamaIndex 利用 LLM 不断提高的能力来协助从非结构化文档生成知识图谱，并提供对这些图谱进行高效查询的支持。在本文中，我们为此目的使用了 LlamaIndex 模块。通过不到 20 行代码，我们拥有了一个受知识图谱启发的有效问答系统，可以查询我们的本地文档。我们测试了最大路径数、源节点详细程度以及 LLM 本身的选择对响应生成性能的影响。借助。
多模态RAG | LocalGPT-Vision多模态检索系统理论&实战
长期以来，RAG系统主要依赖于从大型知识库中检索文本片段，并通过生成模型扩展响应。RAG实战 | 基于LlamaIndex的文档问答系统。然而，这种方法在处理复杂文档，尤其是包含大量视觉信息的文档时，存在明显局限性。LocalGPT-Vision引入了视觉语言模型（Vision Language Models， VLM）的强大功能，克服了这一障碍，使得系统不仅能处理文本，还能对完整文档的视觉内容进行分析。LocalGPT-Vision的核心技术结合了视觉文档检索和视觉语言模型（VLM。
AI大模型RAG：LlamaIndex与Qwen2的检索增强生成技术解析
在人工智能的浪潮中，大模型技术以其卓越的数据处理和语言理解能力，成为智能化进程的加速器。特别是检索增强生成（RAG）技术，它通过结合检索系统的高效性和生成模型的创造性，为智能问答系统的发展提供了新动力。本文将深入探讨如何利用LlamaIndex和Qwen2，实现RAG技术的快速部署和智能交互。
大模型RAG实战：结合BM25与向量检索的LlamaIndex实现
目前，大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索准确性。针对要回答的问题，同时通过。
LlamaIndex入门指南：构建私有知识库的保姆级教程（附完整RAG实现）
在大语言模型（LLM）时代，如何让通用模型理解私有数据并生成精准回答，是开发者面临的核心挑战。（原GPT Index）应运而生，它作为连接LLM与私有数据的桥梁，通过检索增强生成（RAG​技术，将外部知识库、结构化数据与模型的生成能力深度融合，让AI真正“读懂”你的专属信息。官网文档查阅地址其核心价值在于：支持从PDF、数据库、API等100+数据源（如企业文档、医疗报告）提取信息，构建统一索引；通过语义分块与向量化技术，突破LLM的上下文长度限制，实现TB级数据的高效检索；​。
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