RAG并不神秘，Lightning教您六步實現自己的RAG！ 原創
想象一下，創建一個類似ChatGPT的界面，它能夠利用自己創建的知識庫來回答查詢。
這正是RAG為您提供的！?
本文將深入探討開發RAG應用所需的每個組件，并在最后分享一個可行的項目。
1. 自定義知識庫
自定義知識庫是一組相關且最新的信息，是RAG的基礎，它可以是數據庫、一組文件，或兩者的組合。
2. 分塊處理
分塊處理是將大量輸入文本分解成較小的片段的過程。
這確保了文本適合嵌入模型的輸入大小，并提高了檢索效率。
實施智能的分塊策略可以極大地增強您的RAG系統！
3. 嵌入和嵌入模型
一種將文本數據表示為數值向量的技術，可以輸入到機器學習模型中。
嵌入模型負責將文本轉換為這些向量。
4. 向量數據庫
預先計算的文本數據向量表示的集合，用于快速檢索和相似性搜索，具有諸如CRUD操作、元數據過濾和水平擴展等功能。
5. 用戶聊天界面
一個用戶友好的界面，允許用戶與RAG系統進行交互，提供輸入查詢并接收輸出。
查詢被轉換為一個嵌入向量，該向量用于從向量數據庫中檢索相關上下文！
6. 提示模板
生成適合RAG系統的合適提示的過程，可以是用戶查詢和自定義知識庫的組合。
這作為輸入提供給一個語言生成模型，生成最終的響應！
詳細教程請參考：??https://lightning.ai/lightning-ai/studios/rag-using-llama-3-by-meta-ai??
誰是Lightning？
Lightning是一個開源的Python庫，為PyTorch提供了高級接口，PyTorch是一個流行的深度學習框架。它是一個輕量級且高性能的框架，將PyTorch代碼組織起來，將研究與工程相分離，使深度學習實驗更易于閱讀和重現。它旨在創建可擴展的深度學習模型，可以輕松在分布式硬件上運行，同時保持模型與硬件無關。
2019年，Lightning被NeurIPS可重現性挑戰采用為向會議提交PyTorch代碼的標準。
2022年，PyTorch Lightning庫正式成為Lightning框架的一部分，Lightning框架是由PyTorch Lightning的原始創作者管理的開源框架。
本文轉載自公眾號AIGC最前線
