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llamaIndex+在本地构建私有大模型或chatgpt构建RAG系统时的12痛点及解决方案
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视频摘要:12个RAG应用的痛点和解决方案 演讲者: Wenchi 概述: 介绍了“检索增强生成”(RAG)模型在构建高性能生产系统时的挑战。 列举了12个RAG应用的常见痛点,并针对每个痛点提出了解决方案。 分享了她在使用Llama Index框架解决RAG应用痛点方面的经验和建议。 12个RAG应用痛点: 缺少内容 错过了排名靠前的文件 不符合语境的问题 没有提取 长格式 不正确的特异性 不完整 数据摄取的可扩展性 结构化数据问答 从复杂的PDF文件中提取数据 全背部模型 LLM的安全问题 解决方案: 数据清理、更好的提示 使用超参数调整技术 重新排序检索结果 提示压缩、微调嵌入模型 使用高级检索策略 查询转换策略 并行化摄取管道 使用结构化数据问答包 使用PDF提取包 使用多模型路由器 使用安全工具 总结: 演示者强调了了解RAG应用痛点和解决方案的重要性,以便开发人员能够构建更强大的RAG管道。 演示者还分享了一些额外的建议,例如利用Llama Index框架中的隐藏工具和功能。
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