RAG using Llama3 Langchain and ChromaDB
1.0.0
RAG โดยใช้ Llama3, Langchain และ ChromaDB
โปรเจ็กต์นี้ใช้ Llama3 Langchain และ ChromaDB เพื่อสร้างระบบดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) ระบบนี้ช่วยให้คุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับเอกสารของคุณได้ แม้ว่าข้อมูลจะไม่รวมอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ Large Language Model (LLM) การดึงข้อมูล Augmented Generation ทำงานโดยดำเนินการตามขั้นตอนการดึงข้อมูลเป็นครั้งแรกเมื่อมีคำถาม ขั้นตอนนี้จะดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลเวกเตอร์พิเศษ ซึ่งเอกสารดังกล่าวได้รับการจัดทำดัชนีแล้ว
โมเดล Llama3 ที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยโทเค็นมากกว่า 15 ล้านล้านโทเค็น และมีพารามิเตอร์ 8 ถึง 70 พันล้าน ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังที่สุดที่มีอยู่ มีความก้าวหน้าอย่างมากจากรุ่น Llama2 รุ่นก่อนหน้า
โปรเจ็กต์นี้นำโซลูชันการเรียกข้อมูล Augmented Generation (RAG) ไปใช้สำเร็จโดยใช้ประโยชน์จาก Langchain, ChromaDB และ Llama3 เป็น LLM ในการประเมินประสิทธิภาพของระบบ เราใช้กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปตั้งแต่ปี 2023 ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดล RAG ให้คำตอบที่แม่นยำสำหรับคำถามที่ตั้งเกี่ยวกับกฎหมายดังกล่าว
งานในอนาคต ⚡
เพื่อปรับปรุงโซลูชันให้ดียิ่งขึ้น เราจะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการใช้งาน RAG ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการปรับการฝังเอกสารให้เหมาะสมและสำรวจการใช้สถาปัตยกรรม RAG ที่ซับซ้อนมากขึ้น
??META LLAMA3 GENAI กรณีการใช้งานจริงตั้งแต่ต้นจนจบคำแนะนำการใช้งาน⚡
ปรับแต่ง Llama 3 อย่างมีประสิทธิภาพด้วย PyTorch FSDP และ Q-Lora: คู่มือการใช้งาน
ปรับใช้ Llama 3 บน Amazon SageMaker : คู่มือการใช้งาน
RAG โดยใช้ Llama3, Langchain และ ChromaDB : คู่มือการใช้งาน 1
แจ้ง Llama 3 อย่างมืออาชีพ: คู่มือการใช้งาน
ทดสอบ Llama3 ด้วยคำถามทางคณิตศาสตร์: คู่มือการใช้งาน
Llama3 โปรดเขียนโค้ดให้ฉัน: คู่มือการใช้งาน
เรียกใช้ LLAMA-3 70B LLM ด้วยจุดสิ้นสุด NVIDIA บน Amazing Streamlit UI: คู่มือการใช้งาน
การปรับแต่ง Llama 3 ORPO แบบละเอียด: คู่มือการใช้งาน
LLaMA3-Quantization ของ Meta: คู่มือการใช้งาน
Finetune Llama3 โดยใช้ QLoRA: คู่มือการใช้งาน
การอนุมาน Llama3 Qlora : คู่มือการใช้งาน
Beam_Llama3-8B-finetune_task : คู่มือการใช้งาน
Llama-3 Finetuning บนชุดข้อมูลที่กำหนดเองด้วย Unsloth : คู่มือการใช้งาน
RAG โดยใช้ Llama3, Ollama และ ChromaDB: คู่มือการใช้งาน
Usecases Llama3: คู่มือการใช้งาน
RAG โดยใช้ Ro-LLM, Langchain และ ChromaDB : คู่มือการใช้งาน
