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使用Ollama+Embedding技术在本地实现RAG(检索式生成)提升模型的输出技量
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这个视频是关于使用Ollama嵌入来创建更有效的RAG(检索增强生成)应用程序。该过程涉及从URL中提取数据,将它们转换为嵌入,然后存储在向量数据库中。当提问时,相关数据将通过Ollama发送给大型语言模型,从而获得更相关的答案。本视频展示了如何使用ChromaDB、Gnomic嵌入和Mixtral大型语言模型,以及如何使用Gradio将其添加到用户界面中。讲解者还强调了使用Gnomic嵌入的优势,它们比OpenAI的嵌入模型具有更长的上下文长度。视频以让观众订阅其YouTube频道并喜欢和分享视频的呼应结束。 注意:RAG(检索增强生成)是自然语言处理领域使用的技术,用于提高语言模型的性能。它结合了检索式模型的优势(可以访问大量信息)和生成式模型的优势(可以生成连贯且上下文准确的响应)。Ollama是一个可用于更有效创建RAG应用程序的工具,因为它可以提供预先训练的嵌入,用于表示文本数据。Gnomic嵌入是一种特定的嵌入,旨在捕捉文本数据中的长期依赖关系,使其适合用于RAG应用程序。ChromaDB是一种向量数据库,可用于存储和检索嵌入,Gradio是用于为机器学习模型创建用户界面的工具。Mistrulous是一种大型语言模型,可用于生成对用户查询的响应。
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