如果您有兴趣了解有关如何使用Llama 2（大型语言模型（LLM））进行检索增强生成（RAG）简化版本的更多信息。本指南将帮助您利用 Meta 开源 Llama 2 的强大功能，该模型拥有令人印象深刻的 13 亿个参数。检索增强生成 （RAG） 是一种生成文本的技术，它结合了两种不同方法的优势：信息检索和文本生成。
信息检索涉及从大量文本语料库中查找相关文档。这可以使用各种技术来完成，例如关键字匹配、语义相似性和机器学习。文本生成涉及创建新文本，例如回答问题、撰写故事或生成创意文本格式。这可以使用各种技术来完成，例如统计语言模型、神经网络和基于规则的系统。
检索增强生成
RAG 结合了这两种方法，首先使用信息检索来查找相关文档。然后，这些文档用于增强文本生成过程，为模型提供额外的上下文和信息。这有助于提高生成的文本的质量，使其更具事实性、信息性和一致性。
大型语言模型是非常强大的工具。但是，他们可能会受到一些限制，因为他们只能访问他们在培训阶段学到的知识。这种限制有时会导致不准确的信息或“幻觉”，因为它们有时被称为。
Llama 2 抹布设置
为了克服这些约束，实现了检索增强生成（RAG）。RAG本质上为LLM提供了一个通往外部世界的窗口，使其更加准确和通用。这是通过使用自然语言搜索来实现的，允许LLM从外部来源访问有关问题的相关信息。
下面的视频中提供了有关如何设置和使用嵌入模型的详细演练。嵌入模型用于将人类可读的文本转换为机器可读的向量——这是实现 RAG 的必要步骤。本教程将指导你如何使用句子转换器库和拥抱面孔管道来初始化和加载嵌入模型。它还讨论了使用矢量数据库平台Pinecone创建矢量数据库（或矢量索引）。
设置好 Vector 数据库后，视频将展示如何使用与 Llama 2 相关的论文中的数据填充它。填充 Vector 数据库后，我们继续使用来自拥抱脸的文本生成管道加载 LLM。了解如何使用向量搜索和加载的 LLM 初始化简单的检索 QA 链。完成此步骤后，您将设置具有检索增强生成的 Llama 2 模型。
RAG 已被证明对各种任务有效，包括问答、总结和创意写作。这是一种很有前途的技术，用于生成既信息丰富又引人入胜的文本。
使用 RAG 的好处
– 改进了事实一致性：RAG 可以通过为模型提供对外部知识源的访问来帮助提高生成文本的事实一致性。这对于需要事实准确性的任务尤其重要，例如问答。
– 提高可靠性：RAG 可以通过为模型提供多种信息源来帮助提高生成文本的可靠性。这有助于缓解“幻觉”问题，即模型生成的文本不受任何可用源的支持。
– 更具创意的文本：RAG 可以通过为模型提供更广泛的可能性来帮助生成更多创意文本。这是因为模型可以利用检索到的文档及其自身的内部知识来生成文本。
