RAG using Llama3 Langchain and ChromaDB
1.0.0
RAG usando Llama3, Langchain e ChromaDB
Este projeto utiliza Llama3 Langchain e ChromaDB para estabelecer um sistema Retrieval Augmented Generation (RAG). Este sistema permite que você faça perguntas sobre seus documentos, mesmo que as informações não tenham sido incluídas nos dados de treinamento do Large Language Model (LLM). A Geração Aumentada de Recuperação funciona primeiro executando uma etapa de recuperação quando uma pergunta é apresentada. Esta etapa busca documentos relevantes em um banco de dados vetorial especial, onde os documentos foram indexados.
O modelo Llama3 pré-treinado é ajustado com mais de 15 trilhões de tokens e possui de 8 a 70 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos modelos de código aberto mais poderosos disponíveis. Oferece avanços significativos em relação ao modelo Llama2 anterior.
Este projeto implementou com sucesso uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG), aproveitando Langchain, ChromaDB e Llama3 como LLM. Para avaliar o desempenho do sistema, utilizamos a Lei de IA da UE de 2023. Os resultados demonstraram que o modelo RAG fornece respostas precisas às questões colocadas sobre a lei.
Trabalho Futuro ⚡
Para aprimorar ainda mais a solução, nos concentraremos em refinar a implementação do RAG. Isto envolverá a otimização da incorporação de documentos e a exploração do uso de arquiteturas RAG mais complexas.
??META LLAMA3 GENAI Casos de uso do mundo real Guias de implementação ponta a ponta⚡
Ajuste eficiente do Llama 3 com PyTorch FSDP e Q-Lora: Guia de implementação
Implantar o Llama 3 no Amazon SageMaker: guia de implementação
RAG usando Llama3, Langchain e ChromaDB: Guia de Implementação 1
Solicitando o Llama 3 como um profissional: guia de implementação
Teste Llama3 com algumas questões matemáticas: Guia de implementação
Llama3, escreva o código para mim: Guia de implementação
Execute LLAMA-3 70B LLM com endpoints NVIDIA em Amazing Streamlit UI: Guia de implementação
Ajuste fino do Llama 3 ORPO: guia de implementação
Quantização LLaMA3 da Meta: Guia de Implementação
Finetune Llama3 usando QLoRA: Guia de implementação
Inferência Llama3 Qlora: Guia de implementação
Beam_Llama3-8B-finetune_task: Guia de implementação
Ajuste fino do Llama-3 em conjunto de dados personalizado com Unsloth: Guia de implementação
RAG usando Llama3, Ollama e ChromaDB: Guia de Implementação
Casos de uso do Llama3: Guia de implementação
RAG usando Ro-LLM, Langchain e ChromaDB: Guia de Implementação
