怎么做检索增强生成 (RAG)
要使用检索增强生成 (RAG) 模型,您可以按照以下步骤操作:
准备数据:收集和准备用于训练 RAG 模型的数据,包括检索用的文本和基于检索的生成用的文本。
安装 Hugging Face Transformers 库:RAG 模型是 Hugging Face Transformers 库中的一个模型,您需要安装该库。
加载 RAG 模型:使用 Hugging Face Transformers 库加载 RAG 模型,您可以选择预训练的模型,也可以自行进行微调。
检索与生成:使用加载的 RAG 模型进行检索与生成操作。您可以提供一个查询问题,然后 RAG 模型会查找相关文本并生成答案。
微调与优化:根据您的具体应用场景,您可以对 RAG 模型进行微调和优化,以提高其性能和适应性。
希望以上步骤对您有所帮助!如果您需要更详细的指导或有其他问题,请随时告诉我。
技术干货
提升基于图像的时尚推荐用户体验
在最近的一次演讲中,Joan Kusuma分享了她使用基于图像的推荐来增强时尚零售体验的创新方法。凭借她在时尚零售和人工智能方面的背景,Joan展示了如何利用卷积神经网络(CNN)和视觉嵌入来创建个性化服装推荐系统。
2024-07-26技术干货
向量搜索和RAG - 平衡准确性和上下文
Zilliz的开发者倡导者Christy Bergman,拥有丰富的AI/ML经验,最近在非结构化数据聚会上讨论了这些幻觉的影响以及它们如何影响AI系统的推出。
2024-07-26技术干货
Forrester Wave™ 向量数据库报告:Zilliz 进入领导者象限
Forrester 是科技领域最知名的研究公司。他们最新发布了 2024 年向量数据库供应商 Wave™ 报告,Zilliz 被评为领导者!
2024-09-27