大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
包括数据清洗(文本提取、超链替换等)和语义切块(chunk),可以通过设置 rank label参数,来控制语义切块的粒度大小,默认为 h2。本文准备了一个知识库文 档进行 mock测试,下载地址可以从前置条件中获取。步骤8 在 RAG服务的 WebUI页面的 Chat选项卡中,选择 Vector Store问答策略,即为直 接从向量数据库中召回 Top-K条...