RAG

更新时间:2024-12-09 01:52:48

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描述

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为您介绍如何搭建大模型RAG对话系统。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术架构的核心为检索和生成:

  • 在检索方面,EAS支持多种向量检索库,包括开源的Faiss和阿里云的Milvus、Elasticsearch、Hologres、OpenSearch以及RDS PostgreSQL。

  • 在生成方面,EAS支持丰富的开源模型,例如通义千问、Llama、Mistral、百川等,同时支持ChatGPT调用。

RAG应用服务部署成功后,您可以通过WebUIAPI调用RAG服务。WebUI界面提供了丰富的推理参数配置选项,并支持上传知识库文件,以实现更个性化和精准化的LLM定制。

为您介绍如何在LangStudio中开发和部署RAG应用。

为您介绍如何在使用EAS部署RAG服务时关联向量检索库,并详细说明了RAG对话系统的基础功能和对应向量检索库的特色功能。

以搭建钉钉答疑机器人为例,为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。

以微信公众号为例,为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。

以企业微信为例,为您介绍PAI RAG+AppFlow的部署方案。

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