检索增强生成 (RAG)怎么用
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一个基于检索的神经文本生成模型,可以用于生成自然语言文本,同时结合了信息检索的能力。下面是一个用 RAG 模型的简单示例:
- 首先,你需要安装 Hugging Face 的 Transformers 库,该库提供了许多优秀的预训练模型,包括 RAG。
pip install transformers
- 接着,你可以使用以下代码加载 RAG 模型并进行文本生成:
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration
# 加载RAG模型和检索器
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)
# 输入信息
query = "What is the capital of France?"
context = "Paris is the capital of France."
# 进行文本生成
input_dict = tokenizer(query, context, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"], attention_mask=input_dict["attention_mask"])
generated = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated)
这段代码将使用 RAG 模型生成回答问题 "What is the capital of France?" 的文本。记得替换模型名称和输入内容,以符合你的实际需求。希望这可以帮助到你。
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