使用DeepSeek-R1模型搭建RAG系统
DeepSeek-R1系列模型是一款专注于复杂推理任务的大语言模型，在复杂指令理解、推理结果准确性、性能稳定性等方面相比其他大语言模型，有一定优势。OpenSearch LLM智能问答版已集成DeepSeek-R1系列模型，进一步提升企业级RAG效果，本文向您介绍使用步骤。
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...
【LLM】基于pvVevtor和LangChain构建RAG（检索增强）服务
[toc] 前言 检索增强生成 （RAG） 是一种技术，它通过使用来自外部来源的事实来增强生成式 AI 模型的知识库，从而提高其准确性和可靠性。RAG 使大型语言模型 （LLM） 能够对主题做出准确、自信和出色的响应。 在本文中，我们将演示如何在应用程序中使用 RAG 技术。为此，我们将使用 Langchain 为 LLM 框架创建一个 Flutter 应用程序，并使用 pgVecto...
Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。Graph RAG在第一篇关于上下文学习的博客中我们介绍过，RAG（Retrieval Argum....
LLM 回答更加准确的秘密：为检索增强生成（RAG）添加引用源
如何让你的大模型变得更强？如何确定其获取信息来源的准确性？ 想要回答这两个问题，就不得不提到今天文章的主角——RAG。RAG，也就是检索增强生成（Retrieval-augmented generation) ，可以弥补现有 LLM 应用能力的技术。 当前，LLM 的最大问题就是缺乏最新的知识和特定...
LLM之高性能向量检索库
高性能向量检索库milvus简介Milvus 是一个开源的向量数据库引擎，旨在提供高效的向量存储、检索和分析能力。它被设计用于处理大规模的高维向量数据，常用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域。Milvus 提供了多种功能和特性，使其成为处理向量数据的理想选择。以下是一些 Milvus 的主要特点：高性能：Milvus 使用了高度优化的数据结构和索引算法，以实现快速的向量检索。它....
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。