Organigramme de génération d'amélioration de récupération de RAG de modèle de langage étendu d'IA
2024-12-06 11:23:14 0 Informe
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El organigrama de generación de mejora de recuperación de RAG de modelo de lenguaje extendido de IA ilustra el proceso de optimización en la interacción entre un usuario y un modelo de lenguaje. Comienza con la entrada de documentos y preguntas, seguidos de la vectorización para crear representaciones numéricas. Utilizando una búsqueda de similitud en una base de datos vectorial, se identifican los fragmentos más relevantes. Estos fragmentos, junto con las preguntas del usuario, se utilizan para generar respuestas mejoradas mediante un modelo de lenguaje. El flujo asegura que se aprovechen los fragmentos más pertinentes, optimizando la precisión y relevancia de las respuestas generadas.
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Esquema/Contenido
Vector database
Documents
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output
Use Prompt +Relevant chunks +QuestionRequest LLM
Answer
Similarity search
Question vector
vectorization
input
LLM
Embeddings
User
Document chunks
segmentation
Return the most similar chunks
Question
Top k relevant chunks
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