ดาวน์โหลด RAG LlamaIndex - ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด RAG LlamaIndex

RAG LlamaIndex

โค้ดแหล่งที่มา AI

v8.0

ดาวน์โหลด

ขั้นตอนการทำงานของ RAG ตั้งแต่ขั้นพื้นฐานไปจนถึงขั้นสูง

โปรเจ็กต์นี้มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพแชทบอตเอกสาร GPT โดยการแนะนำฟีเจอร์ที่เป็นนวัตกรรมหลายอย่างในขั้นตอนต่างๆ ของการพัฒนา โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงการโต้ตอบของผู้ใช้ ความแม่นยำในการค้นหา และคุณภาพการตอบสนอง

ภาพรวมโครงการ:

ChatBot พร้อมสตรีมมิ่ง หน่วยความจำ และแหล่งที่มา : เวอร์ชันเริ่มต้นแนะนำการสตรีมสำหรับการตอบสนองแบบเรียลไทม์ หน่วยความจำสำหรับการสนทนาตามบริบท และการระบุแหล่งที่มาเพื่อความโปร่งใส เทคโนโลยีเช่น Llama-index และ Chainlit ถูกนำมาใช้เพื่ออำนวยความสะดวกให้กับประสบการณ์แชทบอทที่ใช้งานง่ายและให้ข้อมูลมากขึ้น
การรวม Vector DB, ตัวดึงข้อมูลแบบไฮบริด และการนำเข้าขั้นสูง : การอัปเดตในครั้งต่อๆ ไป ได้แก่ การบูรณาการ Pinecone เพื่อการจัดการข้อมูลเวกเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ, ตัวดึงข้อมูลแบบไฮบริดที่รวมวิธีการเวกเตอร์ที่มีความหนาแน่นและกระจัดกระจายเพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหา และเทคนิคการนำเข้าขั้นสูงเพื่อการเรียกค้นและประมวลผลเอกสารที่ดีขึ้น
การจัดเรียงข้อมูลใหม่ การแปลงข้อความค้นหา และการสังเคราะห์การตอบสนอง : การปรับปรุงเพิ่มเติมประกอบด้วยการจัดเรียงข้อมูลแบบ Cohere สำหรับการจัดเรียงเอกสารความหมายใหม่ การแปลงข้อความค้นหาแบบหลายขั้นตอนสำหรับการประมวลผลข้อความค้นหาโดยละเอียด และวิธีการสังเคราะห์คำตอบเพื่อสร้างคำตอบที่แม่นยำและครอบคลุมมากขึ้น
การประเมิน - การสร้าง - การเพิ่มประสิทธิภาพ: ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างและการประเมิน RAG อย่างเป็นระบบในตัวชี้วัดต่อไปนี้ ความถูกต้อง ความเกี่ยวข้อง ความซื่อสัตย์ และความคล้ายคลึงของบริบท
Intent Detection Agent: การบูรณาการตัวแทนเพื่อการตรวจจับเจตนาของผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพ ปรับปรุงกระบวนการสืบค้น และช่วยให้สามารถดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยการเปลี่ยนเส้นทางการสืบค้นไปยังโมเดลภาษาที่มีขนาดกะทัดรัดและคุ้มต้นทุนมากขึ้น

คุณสมบัติหลักและการปรับปรุง:

การโต้ตอบแบบเรียลไทม์ : ใช้งานการสตรีมเพื่อมอบคำตอบอย่างรวดเร็ว ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้
หน่วยความจำการสนทนา : ใช้ความสามารถของหน่วยความจำเพื่อให้การตอบสนองตามบริบทตามการโต้ตอบครั้งก่อน
ความโปร่งใสของแหล่งที่มา : ระบุที่มาของการตอบกลับของแชทบอท สร้างความไว้วางใจให้กับผู้ใช้
การจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ : ใช้ Pinecone เพื่อการจัดการข้อมูลเวกเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุง ทำให้สามารถให้ผลการค้นหาได้รวดเร็วและมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น
ความแม่นยำในการค้นหาที่เพิ่มขึ้น : เปิดตัวไฮบริดรีทรีฟเวอร์ที่ผสานวิธีการค้นหาที่หนาแน่นและกระจัดกระจาย เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การประมวลผลเอกสารที่ได้รับการปรับปรุง : รวมเอาเทคนิคการนำเข้าขั้นสูงสำหรับเอกสารประเภทต่างๆ ช่วยเพิ่มความเข้าใจและความสามารถในการเรียกข้อมูลของแชทบอท
การจัดอันดับใหม่เชิงความหมาย : ผสานรวมการจัดอันดับใหม่เพื่อปรับผลการค้นหาตามความเกี่ยวข้องเชิงความหมาย เพื่อให้มั่นใจว่าคำตอบจะสอดคล้องกับข้อความค้นหาของผู้ใช้มากขึ้น
การประมวลผลข้อความค้นหาขั้นสูง : ใช้การแปลงข้อความค้นหาแบบหลายขั้นตอนเพื่อแยกการสอบถามที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนต่างๆ ที่สามารถจัดการได้ เพื่อให้มั่นใจว่ามีการสำรวจจุดประสงค์ของผู้ใช้อย่างละเอียด
การสร้างการตอบสนองแบบไดนามิก : ใช้วิธีการสังเคราะห์การตอบสนองหลายวิธี ปรับแต่งการตอบกลับของแชทบอทให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ และรับประกันคำตอบที่ครอบคลุมและมีรายละเอียด

โปรเจ็กต์นี้แสดงให้เห็นถึงแนวทางที่ครอบคลุมในการพัฒนาแชทบอตที่ซับซ้อนซึ่งมีความสามารถในการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ความเข้าใจตามบริบท และการดึงข้อมูลที่แม่นยำ ทั้งหมดนี้ในขณะเดียวกันก็รักษาความโปร่งใสและความไว้วางใจของผู้ใช้