第十五章：检索增强生成(RAG)与向量数据库

检索增强生成 (RAG) 与向量数据库 在之前的搜索应用课程中，我们简单探讨了如何将个人数据融入到大型语言模型（LLM）中。本节课将更深入地讲述如何在LLM应用中实现数据基础化，包括数据处理的机制和方法，以及如何存储包括嵌入和文本在内的数据。 视频教程即将上线 引言 本课程内容包括： RAG简介，探讨其在人工智能中的应用及其重要性。 了解向量数据库并创建一个用于应用的实例。 通过实践示例展示如何在应用程序中集成RAG。 学习目标 课程完成后，您将能够： 阐述RAG在数据检索和处理中的重要作用。 配置RAG应用，并将数据与LLM结合。 在LLM应用中有效地整合RAG和向量数据库。 场景设定：用个人数据增强LLM 本课程旨在通过加入个人笔记来增强教育初创公司的LLM，让聊天机器人能够获取更多关于不同学科的信息。利用这些笔记，学习者可以更好地学习理解不同的主题，从而更轻松地为考试做准备。我们的场景包括： 我们选用的LLM，用于创建聊天机器人。 ：这是我们将基础化到LLM的数据。 和 用于存储数据并创建搜索索引的向量数据库。 用户可以利用这些笔记创建练习测验、复习卡片，并将其概括为简洁的总结。...