RAG LlamaIndex

RAG 工作流程。从基础到高级。

该项目的重点是通过在不同的开发阶段引入多项创新功能来增强 GPT 文档聊天机器人，旨在提高用户交互、搜索准确性和响应质量。

项目概况：

1. 带流、内存和源的 ChatBot ：初始版本引入了用于实时响应传递的流、用于上下文对话的内存以及用于透明度的源指示。 Llama-index 和 Chainlit 等技术被用来促进更直观、信息丰富的聊天机器人体验。

2. 矢量数据库集成、混合检索器和高级摄取：后续更新包括用于高效矢量数据处理的 Pinecone 集成、结合密集和稀疏向量方法以提高搜索相关性的混合检索器，以及用于更好的文档检索和处理的高级摄取技术。

3. Reranker、查询转换和响应合成：进一步增强功能包括用于语义文档重新排序的 Cohere reranker、用于详细查询处理的多步查询转换以及用于生成更准确和全面答案的响应合成方法。

4. 评估-生成-优化：该阶段涉及RAG的系统生成和评估，包括以下指标；正确性、相关性、忠实性和上下文相似性。

5. 意图检测代理：集成代理以有效检测用户意图，简化查询过程，并通过将查询重定向到更紧凑和更具成本效益的语言模型来实现更高效和精确的信息检索。

主要特点和改进：

• 实时交互：实现流式传输，快速提供答案，增强用户体验。

• 对话记忆：利用记忆功能根据先前的交互提供上下文感知响应。

• 来源透明度：指示聊天机器人响应的来源，建立用户信任。

• 高效的数据处理：利用 Pinecone 进行优化的矢量数据管理，从而实现更快、更相关的搜索结果。

• 增强的搜索准确性：引入混合检索器，融合密集和稀疏搜索方法，提供更精确的结果。

• 改进的文档处理：结合了针对各种文档类型的先进摄取技术，增强了聊天机器人的理解和检索能力。

• 语义重新排名：集成重新排名器以根据语义相关性调整搜索结果，确保响应与用户查询更加一致。

• 高级查询处理：应用多步查询转换将复杂的查询分解为可管理的部分，确保彻底探索用户意图。

• 动态响应生成：采用多种响应合成方法，根据用户需求定制聊天机器人的回复，确保答案全面详细。

该项目代表了一种开发复杂聊天机器人的综合方法，该聊天机器人能够实时交互、上下文理解和准确的信息检索，同时保持透明度和用户信任。

路线图

顺序可能会改变，积分也可能会增加。

• 聊天流媒体
• 记忆
• 来源
• 松果荚
• 松果无服务器
• 实施 HybridSearch 检索器
• 实施更好的摄取
• 添加评价
• 创建一套用于评估的文件和问题
• 尝试代理
• 提示
• 尝试查询转换
• 实现 llm 路由器
• 尝试将 GPT 作为重新排名器并与其他人进行比较
• 添加 Mistral 和 Llama 示例
• 将 jupyter 文件添加到每个子项目中。
• 意图检测，使用 3.5T 完成一些简单的任务。