通过Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
如何通过云上数据库一站式构建RAG系统
随着AIGC技术日新月异的发展，LLM应用也在持续迭代，检索增强生成（RAG）系统已经成为企业知识库、智能客服、电商导购等场景的核心环节。阿里云OpenSearch-LLM智能问答版联合数据集成Data Integration产品，帮助企业和开发者实现分钟级构建专属RAG系统。本教程介绍如何通过云上数据库一站式构建RAG系统。
通过阿里云 Milvus 和 LangChain 快速构建 LLM 问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。 免费试用 前提条件 已创建Milvus实例。具体操作，请参见快速创建Milvus实例。 已开通PAI（EA...
【AIGC】基于检索增强技术（RAG）构建大语言模型（LLM）应用程序
[toc] 在之前的博客文章中，我们已经描述了嵌入是如何工作的，以及RAG技术是什么。本节我们我们将使用 LangChain 库以及 RAG 和嵌入技术在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。 我们将使用 LangChain 库在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。LangChain是一个流行的库，它使构建这样的应用程序变...
基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库
要基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库，你需要遵循以下步骤： 确定目标：首先，你需要明确你的知识库的目标。这可能是用于回答特定领域的问题、提供个性化的建议或者用于其他目的。 收集数据：接下来，你需要收集与你目标相关的数据。这可能包括文本、图像、音频等多种形式的数据。确保你的数据来源可靠并且具有高质量。 清洗...
基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库
要基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库，你需要遵循以下步骤： 确定目标：首先，你需要明确你的知识库的目标。这可能是用于回答特定领域的问题、提供个性化的建议或者用于其他目的。 收集数据：接下来，你需要收集与你目标相关的数据。这可能包括文本、图像、音频等多种形式的数据。确保你的数据来源可靠并且具有高质量。 清洗和预处理数据：在将数据导入LLM之前，你需要对其进行清洗和预处理。这可...
使用100行代码在Ray上构建LLM搜索引擎
引言 随着语言大模型的兴起，蚂蚁内部也出现了很多服务于大模型相关的场景。作为蚂蚁模型推理的重要技术底盘，Ant Ray Serving 是和 Ray 社区的 Ray Serve 合作并在此基础上做了大量扩展的AI服务框架，例如 LDC、高可用、Java/C++ 支持、负载均衡优化和流式通信等处理。....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。