RAG并不神秘，Lightning教您六步实现自己的RAG！ 原创

想象一下，创建一个类似ChatGPT的界面，它能够利用自己创建的知识库来回答查询。

这正是RAG为您提供的！✨

本文将深入探讨开发RAG应用所需的每个组件，并在最后分享一个可行的项目。

1. 自定义知识库

自定义知识库是一组相关且最新的信息，是RAG的基础，它可以是数据库、一组文件，或两者的组合。

2. 分块处理

分块处理是将大量输入文本分解成较小的片段的过程。

这确保了文本适合嵌入模型的输入大小，并提高了检索效率。

实施智能的分块策略可以极大地增强您的RAG系统！

3. 嵌入和嵌入模型

一种将文本数据表示为数值向量的技术，可以输入到机器学习模型中。

嵌入模型负责将文本转换为这些向量。

4. 向量数据库

预先计算的文本数据向量表示的集合，用于快速检索和相似性搜索，具有诸如CRUD操作、元数据过滤和水平扩展等功能。

5. 用户聊天界面

一个用户友好的界面，允许用户与RAG系统进行交互，提供输入查询并接收输出。

查询被转换为一个嵌入向量，该向量用于从向量数据库中检索相关上下文！

6. 提示模板

生成适合RAG系统的合适提示的过程，可以是用户查询和自定义知识库的组合。

这作为输入提供给一个语言生成模型，生成最终的响应！

详细教程请参考：​​https://lightning.ai/lightning-ai/studios/rag-using-llama-3-by-meta-ai​​

谁是Lightning？

Lightning是一个开源的Python库，为PyTorch提供了高级接口，PyTorch是一个流行的深度学习框架。它是一个轻量级且高性能的框架，将PyTorch代码组织起来，将研究与工程相分离，使深度学习实验更易于阅读和重现。它旨在创建可扩展的深度学习模型，可以轻松在分布式硬件上运行，同时保持模型与硬件无关。

2019年，Lightning被NeurIPS可重现性挑战采用为向会议提交PyTorch代码的标准。

2022年，PyTorch Lightning库正式成为Lightning框架的一部分，Lightning框架是由PyTorch Lightning的原始创作者管理的开源框架。

本文转载自公众号AIGC最前线   

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/nXyaQc7qHjRqAtUAOLTfFQ​​