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RAG被判死刑：Google用一行API架空工程师！

Gemini的File Search上线后，上传一个PDF或JSON，模型就能自动完成分块、检索、引用，甚至附上来源。 File Search 抽象化了整个检索流程。...这让开发者能快速构建完整的知识库，而不必再为文件类型或结构做额外适配。 在更新说明中，它被定义为： 一个完全托管的RAG系统，已直接嵌入Gemini API，检索流程被彻底抽象化。...Ask the Manual演示应用程序由Gemini API中的全新文件搜索工具提供支持 整个过程需要维护数据库、管理索引、调参、拼接prompt，每一步都依赖工程师。...上传文件，系统自动完成分块、embedding与索引；提问时，调用同一个generateContent接口即可，Gemini会在内部完成语义检索与上下文注入，并在回答中自动生成引用。...开发者不再需要额外部署数据库，也不需要维护检索管线；整个过程只在一次调用中完成。 这意味着，RAG从一个独立系统变成了一个参数。 过去要几百行代码才能跑通的流程，现在是一行配置。

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    萌新必看——10种客户端存储哪家强，一文读尽！

    原文参考：https://www.sitepoint.com/client-side-storage-options-comparison/ 数据持久 数据持久指将内存中的数据模型转化为存储模型，和将存储模型转化为内存中的数据模型这一过程的统称...优势 可以在JavaScript或HTML中定义值，例如 用于存储特定组件的状态 DOM速度过快 缺点 易碎：刷新或关闭当前内容会清除所有内容（除非服务器将值传递到HTML中）...然后定义一个名为id的自动递增键： ? 数据库连接就绪后，可以在事务中添加新数据项： ? 此时可以检索值 ?...以下代码将网络响应存储在名为myCache的缓存中： ? 类似的函数可以从缓存中检索项。下面的例子中，它返回响应正文文本： ?...API并不友好 Cache API是存储从网络检索的文件和数据的最佳选择。

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    一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序

    通过 LangChain，开发人员能够轻松管理与语言模型的交互，无缝连接不同的组件，并集成 API 和数据库等资源。...开发团队可以构建引用专有信息的复杂应用程序，从而增强模型的响应能力。举例来说，我们可以利用 LangChain 构建应用程序，从存储的内部文档中检索数据，并将其整合为对话响应。...为了有效使用 LLM，我们需要导入适当的库和依赖项，以便在应用程序中能够调用和使用 LLM 的功能。...以下是一个示例代码片段，展示了如何导入 "langchain" 库和初始化 LLM，具体可参考： # 导入必要的库和依赖项 import langchain # 指定要使用的语言模型 language_model...输入 Prompts 后，我们可以从 LLM 中检索生成的文本或响应。

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    Dify 知识库构建实战指南

    ：至少配置一个文本嵌入模型，如text-embedding-3-largeRerank模型（可选）：用于二次排序提升检索精度模型配置：知识库的基础在Dify的设置面板中，模型供应商管理是构建知识库的第一步...对于知识库构建而言，TEXT EMBEDDING和RERANK是最核心的两个配置项。模型类型与知识库的关系配置Embedding模型时需要特别注意模型的维度参数。...如果你的知识库需要保留URL作为引用来源，就需要关闭第二个选项。索引方式：质量与成本的权衡索引方式的选择直接影响知识库的检索效果和运营成本。...检索设置：Top K与相关性阈值检索设置决定了系统在回答问题时从知识库中召回多少相关内容。界面中显示的Top K参数是最核心的配置项：Top K值设置为3意味着每次检索返回相关性最高的3个文本块。...知识库管理界面文档处理完成后，可以在知识库的文档列表中管理所有已上传的文件。列表界面展示了每个文档的关键信息：从截图可以看到，文档状态显示为"可用"表示已完成索引构建，可以被检索调用。

    2.9K22

    【AI 大模型】大模型应用架构 ( 业务架构 - AI Embedded、AI Copilot、AI Agent | 技术架构 - 提示词、代理 + 函数调用、RAG、Fine-tuning )

    ; 如 : Android 应用 , Python 应用 中 ; 几乎所有的开发者都要学会 大模型应用 开发 , 其本质就是调用第三方库 ; 在上一篇博客 【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ①...的 主体是一个应用程序 , 就不再是春对话方式了 , 应用程序还必须提供对应的 函数 API , 以供 AI 大模型 回调该 API 功能 ; Agent 表示 AI 主动提出的要求 , Agent 代理程序具有一定的...大模型 " 回调 " 应用 / 大模型 的功能 ; 调用 API 功能完毕后 , 继续看是否满足 " 提示词 " 的要求 , 不满足的话继续进行 函数调用 , 直到满足为止继续执行下一步 ; 最后..." 后 , 然后 , AI 大模型 拿到 " 提示词 " 之后 , 先到 " 向量数据库 " 中 , 检索所有可能与该 " 提示词 " 相关的知识 , 最后 , 将 " 提示词 " 根据..." 提示词 " 从 向量数据库 中 检索出来的知识 一起 传递给 AI 大模型 , 相当于将 " 检索出来的知识 " 追加到了提示词中 , 后面 的 AI 大模型 执行 就相当于 Agent + Function

    1.5K21

    经典检索算法：BM25原理

    bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出的算法，再用简单的话来描述下bm25算法：我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数...于是我们就可得到： 我们接着做下面的等价变换： 此时，公式中 根据出现在文档中的词计算， 则是所有词做计算，不需要考虑，此时我们定义RSV （retrieval status value...k1是一个取正值的调优参数，用于对文档中的词项频率进行缩放控制。如果 k 1 取 0，则相当于不考虑词频，如果 k 1取较大的值，那么对应于使用原始词项频率。...这里k3 是另一个取正值的调优参数，用于对查询中的词项tq 频率进行缩放控制。...总结下本文的内容：BM25是检索领域里最基本的一个技术，BM25 由三个核心的概念组成，包括词在文档中相关度、词在查询关键字中的相关度以及词的权重。

    9.2K20

    使用GPT进行『金融情绪』分析的正确打开方式

    为了应对上述挑战，在我们的研究中，我们提出了一个检索增强的大型语言模型金融情绪分析框架。...在第一个模块中，我们应用指令调优来微调开源预训练的LLM，如LLaMA和ChatGLM，使其在提供金融新闻或推文时的行为与预测金融情绪标签保持一致。...这个过程包括构建一个特定于金融情绪分析任务的指令遵循数据集，并使用它来微调预训练的LLM。 RAG模块在框架中起着至关重要的作用，它从与输入查询相关的外部源检索相关的背景信息。...它们涵盖了广泛的金融信息，包括大量的价格走势分析、收益电话和会议记录，以及与各种规模的公司有关的投资研究。所有这些源都提供了检索api，使我们能够访问和检索信息。...随后，我们利用各种知识来源的检索api来提取相关信息。如果新闻项包含时间信息，我们在特定的时间范围内执行搜索。搜索返回来自已识别的财务来源的相关上下文片段的列表。

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    探索 AI 森林：LangChain 框架核心组件全景解读

    调优现有模型：对于现有的模型，Example selectors可以提供新的示例来继续训练和调优模型，提高其在特定任务上的表现。...测试模型：Example Selectors也可以用来提供测试用例，评估模型在给定任务上的性能。...检索结果将为后续的问答生成提供信息支持，以产生更加准确和完整的回答。 索引 Indexing 索引 API 能够将来自各种源的文档同步到矢量存储中，并避免不必要的重复写入和重新计算嵌入。...文档链 DocumentsChain 文档链（DocumentsChain）用于将多个文档作为输入传递给下游的链。它可以用来从多个文档中抽取信息、进行问答、总结等任务。...回调 Callbacks LangChain 提供了一个回调系统，允许您连接到 LLM 申请的各个阶段。这对于日志记录、监控、流传输和其他任务（添加标签、计算 Token 等）非常有用。

    5.4K52

    最全的数组操作方法，你造吗？

    在 JavaScript 中，对于数组的操作非常频繁，对应的 API 也很丰富 。...ES5 引入了一个新方法 forEach，使数组遍历更加简洁， forEach需要传递两个参数，第一个参数是回调函数，是必选参数，第二个参数是一个对象，用来改变 callback 中的 this 指向，...---- some ( callback, [thisArg] ) some 是`某些、一些`的意思，其作用是对数组中的每一项执行回调函数，如果该函数对任一项返回 true，则停止遍历，并返回 true...---- every (callback, [thisArg]) every 是`每一个`的意思，其作用是对数组中的每一项执行回调函数，如果该函数对每一项都返回 true，则返回 true 。...findIndex() 也是用于查询数组元素的位置，和 indexOf() 不同的是，它可以检索对象数组的元素位置，但需要通过回调函数来指定匹配的元素。

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    ragflow v0.19.1全面升级：性能优化与新特性深度解析

    图增强检索改进 GraphRAG算法获得三项关键优化： • 改进了社区发现(Community Detection)算法 • 优化了大型文件处理时的停滞问题 • 新增PageRank验证机制(非ElasticSearch...API与SDK增强 • 知识库API现在支持动态添加 • 数据集操作增加健壮性错误处理 • 对话完成接口支持参数持久化 • 新增/chunks/{id}端点实现精准片段获取 示例：创建知识库的cURL命令...兼容性说明： • 内置重排序模型已从默认交付中移除 • 知识图谱不再作为分块方法选项 • 引用标记格式变更为[ID:n]标准 2....性能调优建议： • 对于超过10万文档的项目，建议设置： ....WASM边缘计算部署 RAGFlow v0.19.1通过这146项代码变更和37个新特性，显著提升了企业在复杂文档智能处理场景下的生产效率。建议所有用户升级至该版本以获得最佳性能和安全性体验。

    1.9K10

    UC伯克利 | 提出索增强微调(RAFT)，只需少量微调，就能大幅提升模型领域QA能力

    而在开卷考试中RAFT就像是一套特别的复习方法，用来让这个模型更好地适应特定领域的检索增强（RAG）任务。...在所有这些场景中，LLM都会被用来回答问题，而这些答案都可以在一系列文档中找到。尽管检索技术可能会影响准确性，但是本身对该机制影响不大。...本篇文章主要研究的就是这样的特定领域开卷设置，以及如何让预训练的LLM适应这个特定领域，包括如何让它对检索到的文档数量的变化和干扰项更加稳健。...通过移除训练数据中的除神谕文档，迫使模型记住领域知识。RAFT的训练数据如下所示，下面图中可以看到一个示例训练数据： 除此之外，本文还提供了数据集训练数据的一个示例。...##Answer: Delhi 实验结果 实验中，作者挑选了几个不同领域的数据集来测试模型，有的来自维基百科的常识性问题，比如电影、体育；还有的出自API文档，这些主要是看模型能不能根据文档正确调用API

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    谈谈上下文工程（Context Engineering）

    大模型发展这两年，应用型 AI 的焦点一直在 “提示工程”（prompt engineering），但随着更强大的大语言模型（LLM）走向多轮、长时间的自主行动，一个更关键的概念开始走到台前：上下文工程...保持工具集的 “最小可行集” 不仅提升可靠性，还方便在长时交互中做维护与上下文修剪。 示例（few-shot） 少样本示例仍是强烈推荐的最佳实践，但不要把所有边界条件都挤进提示，试图罗列每一条规则。...4.1 低效的样例 样例1：低效的系统提示 你是一个非常聪明的全能 AI，尽可能全面地回答所有问题。 无论问题是什么，都要先给出10步解决方案和详细解释。...- 输出：先贴出所有网络相关文档全文，再给出一个长达2000字的网络排错手册，覆盖DNS、TLS、路由、BGP等所有可能性，最后再总结。...5.1 低效的样例 # 场景 目标：找出过去1小时 API 超时率上升的根因，并给出可执行行动项。

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    Claude Opus 4.6开始提供“快速模式”，开发者能优化什么？

    在日常开发中，大模型的能力往往不是第一瓶颈。...从工程角度看，这不是功能升级，而是一个性能调优变量。如果你负责模型接入或 API 网关层，这种模式切换可以带来哪些优化空间？我们拆三个典型场景。...场景三：RAG 检索增强系统在 RAG 架构中：检索耗时模型生成耗时合并输出耗时如果生成阶段延迟下降：整体端到端时间明显缩短。...小结当高端模型开始提供“快速模式”，开发者获得的不只是更低延迟。真正的变化在于：吞吐能力提升并发稳定性改善调度策略更灵活峰值成本可控在工程实践中，性能变量往往比能力变量更关键。...如果你的系统已经进入百万级调用规模，模式选择本身，就是一项架构优化。

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    每日学术速递4.4

    然而，这些模型只能通过受限的 API 访问，这为该领域的新研究和进步创造了障碍。我们提出了一种管道，可以通过利用 ChatGPT 与自己进行对话来自动生成高质量的多轮聊天语料库。...随后，我们采用参数有效调整来增强开源大型语言模型 LLaMA。由此产生的名为 Baize 的模型在带有护栏的多轮对话中展示了良好的性能，可以最大限度地减少潜在风险。...在这项工作中，我们提出了 ReMoDiffuse，这是一种基于扩散模型的运动生成框架，它集成了检索机制以改进去噪过程。...3）条件混合在推理过程中更好地利用检索数据库，克服了无分类器指导中的尺度敏感性。...首先，我们策划了 CortexBench，它由 17 项不同的任务组成，涵盖运动、导航、灵巧和移动操作。接下来，我们系统地评估现有的 PVR，发现没有一个具有普遍优势。

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    LLM 系列（十）：RAG 番外篇-向量检索

    BM25：一项对比分析 特性 TF-IDF BM25 理论模型 向量空间模型 (Vector Space Model) 概率信息检索模型 (Probabilistic Model) 词频处理 线性或对数增长...所有的数据修改操作都会先写入日志代理，确保了操作的持久性和可恢复性。 在 Milvus 的 API 中，理解search和query的区别至关重要： • search：特指向量相似性搜索。...Embedding 模型调优 Embedding 模型是整个语义检索系统的基石，其质量直接决定了检索效果的天花板。...表5：检索任务核心评估指标 指标 定义 解读 适用场景 Recall@k 在返回的前k个结果中，包含了多少比例的“所有”相关文档。 衡量系统的“查全率”或覆盖能力。...• 离线模型迭代：收集到的反馈数据可被用来定期地、离线地对Embedding模型或Reranker模型进行微调，创建了一个手动的改进循环。

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    【Multi-agent】智能科研助手实战项目

    / 时间 / 数据集习惯，帮你选 1–2 篇「最适合复现」的工作；给出 baseline pipeline：数据处理、模型结构、训练配置、评测指标；科研备忘录整理：自动生成一个 markdown 风格的笔记...：只是 LLM 本身，负责总结 + 结构化输出ExperimentPlanner：LLM + Python REPL，用来估算显存、batch size、训练时间NoteWriter：纯 LLM，把上面所有东西整理成...2.1 初始化 LLM代码语言：python AI 代码解释：创建一个基础的 AzureChatOpenAI LLM，用于所有 Agent。...AzureChatOpenAI# 统一的 LLM，所有 Agent 共用llm = AzureChatOpenAI( openai_api_base=api_base, openai_api_version...✅ 六、完整代码最后给你一个可以直接成文件的骨架，用来当文章结尾的「手撕代码」。

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    ChatGPT开源平替来了，开箱即用！前OpenAI团队打造，GitHub刚发布就揽获800+星

    据悉，OpenChatKit一共包含200亿参数，在EleutherAI的GPT-NeoX-20B（GPT-3开源替代品）上进行了微调，还可以连接其它API或数据源进行检索等等。...OpenChatKit，你的平替ChatGPT 据介绍，OpenChatKit一共包含4个基本组件： 1、一个指令调优的大型语言模型。...用来帮助微调模型使其能够为特定任务提供高精度的结果，只需要准备自己的数据集。 3、一个可扩展的检索系统。 可以让你在推理时从文档存储库、API或其他实时更新信息源添加信息。...在GitHub上的仓库，你可以找到它的训练代码、测试推理代码以及通过检索增强模型的代码。 具体如何使用？ 首先，在开始之前，安好PyTorch和其他依赖项。...但它还不太擅长创意写作（尤其是编长故事）、写代码，以及有时可能会重复响应你的请求、在切换话题时表现迟钝…… 不过，正如Together在博客中说的那样： 这个模型不是发布完就完了，它是一个开源项目的开始

    1.2K90

    畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

    要明确三点：①网络层的实例是可调用的，它以张量为参量，并返回一个张量；②输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）；③这样的模型可被训练。 ...标准化层  标准化层有BatchNormalization层，它在每一个批次的数据中标准化前一层的激活项， 即，应用一个维持激活项平均值接近 0，标准差接近 1 的转换。 ...其他  损失函数Losses  损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...常用的激活函数有softmax、relu等等。  回调函数Callbacks  回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。  正则化Regularizers  正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。

    1.5K30

    LLM链正在改变AI开发

    到 2025 年，超过 7.5 亿个应用程序将严重依赖 LLM，自动化大约 50% 的所有数字工作。...在这股变革浪潮中，LLM 链作为一项关键创新应运而生，它增强了 GPT 等 LLM 的功能，为各行各业前所未有的进步铺平了道路。...这允许创建专门的链，例如维基百科文章生成器，它可以根据随机主题生成内容。 LLM 链中的执行逻辑是无缝的。_call 方法使用输入值格式化提示，请求 LLM，并通过回调管理器记录过程。...Langchain 允许快速在不同模型之间切换，利用来自 OpenAI 和 Google 的 SDK。这对需要更多资源来独立开发广泛 SDK 的小型公司特别有利。...LLM 链代表了大型语言模型利用方面的一项重要进步。随着它们的不断发展，它们的影响只会越来越大，使它们成为人工智能工具包中不可或缺的工具。

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