RAG using Llama3 Langchain and ChromaDB
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RAG mit Llama3, Langchain und ChromaDB
Dieses Projekt nutzt Llama3 Langchain und ChromaDB, um ein Retrieval Augmented Generation (RAG)-System einzurichten. Mit diesem System können Sie Fragen zu Ihren Dokumenten stellen, auch wenn die Informationen nicht in den Trainingsdaten für das Large Language Model (LLM) enthalten waren. Retrieval Augmented Generation funktioniert, indem zunächst ein Abrufschritt ausgeführt wird, wenn eine Frage gestellt wird. Dieser Schritt ruft relevante Dokumente aus einer speziellen Vektordatenbank ab, in der die Dokumente indiziert wurden.
Das vorab trainierte Llama3-Modell ist mit über 15 Billionen Token fein abgestimmt und verfügt über 8 bis 70 Milliarden Parameter, was es zu einem der leistungsstärksten verfügbaren Open-Source-Modelle macht. Es bietet erhebliche Fortschritte gegenüber dem Vorgängermodell Llama2.
Dieses Projekt implementierte erfolgreich eine Retrieval Augmented Generation (RAG)-Lösung durch die Nutzung von Langchain, ChromaDB und Llama3 als LLM. Um die Leistung des Systems zu bewerten, haben wir das EU-KI-Gesetz aus dem Jahr 2023 herangezogen. Die Ergebnisse zeigten, dass das RAG-Modell genaue Antworten auf Fragen zum Gesetz liefert.
Zukünftige Arbeit ⚡
Um die Lösung weiter zu verbessern, werden wir uns auf die Verfeinerung der RAG-Implementierung konzentrieren. Dazu gehört die Optimierung der Dokumenteinbettungen und die Erkundung der Verwendung komplexerer RAG-Architekturen.
„META LLAMA3 GENAI Real World UseCases End-to-End-Implementierungsleitfäden⚡
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