RAG 私有知识库¶
检索增强生成(RAG)是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术,该技术通过结合大型语言模型(LLM)的生成能力与从外部知识库中检索相关信息的能力,来生成更加精准和上下文相关的回答或文本内容。
通过借助 RAG 技术,可以解决大模型存在的知识时效性不足、上下文理解限制、信息来源不确定等关键性问题。
本章节提供三个可部署于 AIBOX-1684X 上的 RAG 部署案例,分别为 FireflyChat、ChatDoc-TPU 和 LangChain-Chatchat-TPU。
FireflyChat 项目简介¶
FireflyChat 是由 Firefly 开源团队开发的图形化大模型应用平台,部署仅需简单安装、无需编译,快速体验 RAG 对大模型的提升。
项目详情参考 FireflyChat 章节。
ChatDoc-TPU 项目简介¶
ChatDoc-TPU 是一个完全本地化推理的文档对话工具,其主要目标是通过使用自然语言来简化与文档的交互,并提取有价值的信息。
项目仓库链接:ChatDoc-TPU
LangChain-Chatchat-TPU 项目简介¶
Langchain-Chatchat-TPU 是基于 Langchain-Chatchat 开发的完全本地化推理的知识库增强方案。
项目仓库链接:LangChain-Chatchat-TPU