怎么部署rag向量数据库
要部署一个 RAG(Retrieval-Augmented Generation)向量数据库,您可以按照以下步骤进行:
安装并配置一个合适的数据库系统,例如 SQLite、MySQL 或 PostgreSQL。您可以根据您的需求和偏好选择合适的数据库系统。
准备数据集:准备包含问题、答案和上下文的数据集,这些数据集将被用于创建 RAG 向量数据库。确保数据集格式符合您所选数据库的要求。
安装 Hugging Face Transformers 库:RAG 模型需要 Hugging Face Transformers 库来构建向量索引。您可以使用以下 Python 代码来安装库:
pip install transformers
- 使用 Hugging Face Transformers 库建立 RAG 向量数据库:您可以使用库中的 RAG API 来构建向量数据库。下面是一个示例步骤:
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-base", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-base", retriever=retriever)
根据您的需求和用例配置参数:您可以根据您的需求调整向量数据库的参数,例如索引类型、索引大小等。
加载数据集并构建 RAG 向量数据库:使用您准备好的数据集,将问题、答案和上下文批量加载到 RAG 向量数据库中。
测试和验证数据库:确保您的 RAG 向量数据库能够根据输入问题返回正确的答案和上下文。
通过以上步骤,您就可以成功部署一个 RAG 向量数据库用于问题回答和自然语言生成任务。如果您遇到问题或需要进一步指导,请随时告诉我。
技术干货
全文RAG:超个性化的现代架构
个性化是许多以用户为中心产品的长期客户保留的关键。
2024-07-26技术干货
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26技术干货
高级检索增强生成(RAG)应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz(旧金山)主办的非结构化数据聚会上,LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成(RAG)框架更简单、更易于生产准备的知识,并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26