Adding Private Data to LLMs Загрузка - Adding Private Data to LLMs Загрузка исходного кода.

Adding Private Data to LLMs

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

RAG – Добавление личных данных в LLM

LLM ошеломили мир своей способностью создавать реалистичные изображения, код и диалог. Несомненно, ChatGPT покорил мир. Миллионы используют его. Но хотя он отлично подходит для получения знаний общего назначения, он знает только ту информацию, на которой обучался, то есть общедоступные данные в Интернете до 2021 года. Ему не хватает информации о ваших личных данных, и он остается неинформированным о последних источниках данных. Таким образом, чтобы улучшить их в этом отношении, мы можем предоставить им информацию, полученную на этапе поиска. Это делает их более фактическими и дает лучшую возможность предоставлять модели актуальную информацию без необходимости переобучения этих массивных моделей. Это именно то, что представляет собой система LLM с расширенным поиском или система генерации с расширенным поиском (RAG). Действительно, в этом репозитории подробно описывается создание системы RAG и объясняются необходимые шаги по оптимизации.

ТРЯПКА

Технический стек

Лангчейн
ЛамаИндекс
Azure OpenAI
Градио

Установка

Клонировать репозиторий Github

 git-клон https://github.com/zekaouinoureddine/Adding-Private-Data-to-LLMs.git

Требования Перейдите в каталог проекта и убедитесь, что у вас установлен Python 3 вместе с необходимыми зависимостями.
```
 cd Добавление личных данных в LLM
pip install -r требования.txt
```
Запустите приложение Градио
```
 Python rag.py
```

Посетите http://127.0.0.1:7860 на своем компьютере, чтобы протестировать приложение. Вы должны увидеть что-то вроде следующего:

Полезные ссылки

Блог	Платформа	Язык
Задайте свои собственные данные	Блог Хиберуса	ES
Задайте свои собственные данные	Середина	RU
Спросите свои веб-страницы	Блог Хиберуса	ES
Спросите свои веб-страницы	Середина	RU