RAG LlamaIndex

RAG 工作流程。從基礎到進階。

該專案的重點是透過在不同的開發階段引入多項創新功能來增強 GPT 文件聊天機器人，旨在提高用戶互動、搜尋準確性和回應品質。

項目概況：

1. 具有流、記憶體和來源的 ChatBot ：初始版本引入了用於即時回應傳遞的流、用於上下文對話的記憶體以及用於透明度的來源指示。 Llama-index 和 Chainlit 等技術被用來促進更直覺、資訊豐富的聊天機器人體驗。

2. 向量資料庫整合、混合檢索器和進階攝取：後續更新包括用於高效向量資料處理的Pinecone 整合、結合密集和稀疏向量方法以提高搜尋相關性的混合檢索器，以及用於更好的文檔檢索和處理的高級攝取技術。

3. Reranker、查詢轉換和回應合成：進一步增強功能包括用於語義文件重新排序的 Cohere reranker、用於詳細查詢處理的多步驟查詢轉換以及用於產生更準確和全面答案的回應合成方法。

4. 評估-生成-最佳化：此階段涉及RAG的系統生成和評估，包括以下指標；正確性、相關性、忠實性和情境相似性。

5. 意圖檢測代理：整合代理以有效檢測使用者意圖，簡化查詢過程，並透過將查詢重定向到更緊湊和更具成本效益的語言模型來實現更有效率和精確的資訊檢索。

主要特點和改進：

• 即時互動：實現串流，快速提供答案，增強使用者體驗。

• 對話記憶：利用記憶功能根據先前的互動提供情境感知反應。

• 來源透明度：指示聊天機器人回應的來源，建立使用者信任。

• 高效率的資料處理：利用 Pinecone 進行最佳化的向量資料管理，從而實現更快、更相關的搜尋結果。

• 增強的搜尋準確性：引入混合檢索器，融合密集和稀疏搜尋方法，提供更精確的結果。

• 改進的文件處理：結合了針對各種文件類型的先進攝取技術，增強了聊天機器人的理解和檢索能力。

• 語義重新排名：整合重新排名器以根據語義相關性調整搜尋結果，確保回應與使用者查詢更加一致。

• 進階查詢處理：應用多步驟查詢轉換將複雜的查詢分解為可管理的部分，確保徹底探索使用者意圖。

• 動態響應產生：採用多種響應合成方法，根據用戶需求自訂聊天機器人的回复，確保答案全面詳細。

該計畫代表了一種開發複雜聊天機器人的綜合方法，該機器人能夠即時互動、上下文理解和準確的資訊檢索，同時保持透明度和用戶信任。

路線圖

順序可能會改變，積分也可能會增加。

• 聊天串流媒體
• 記憶
• 來源
• 松果莢
• 松果無伺服器
• 實作 HybridSearch 檢索器
• 實施更好的攝取
• 加入評價
• 建立一套用於評估的文件和問題
• 嘗試代理
• 提示
• 嘗試查詢轉換
• 實作 llm 路由器
• 嘗試將 GPT 作為重新排名器並與其他人進行比較
• 新增 Mistral 和 Llama 範例
• 將 jupyter 檔案加入到每個子項目中。
• 意圖檢測，使用 3.5T 完成一些簡單的任務。