详细介绍了如何从头开始构建一个基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)应用。
主要步骤包括:
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加载数据、分割文本、嵌入数据、索引数据、检索相关文本块、生成回复。
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为了扩展应用,实现了在Ray Data上进行并行计算的功能。
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为评估不同系统配置,实现了组件级评估和端到端评估。
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比较了不同的文本块大小、块数、嵌入模型和LLM的性能。
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实现了查询路由,根据查询复杂性将其发送到合适的LLM。
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使用Ray Serve架构应用,实现弹性伸缩。
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讨论了LLM应用的一阶和二阶影响。
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提出后续工作,包括持续更新、微调嵌入模型和LLM、收集用户反馈等。
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强调了Ray和Anyscale如何帮助构建、扩展和产品化LLM应用。
GitHub: github.com/ray-project/llm-applications
Notebook: github.com/ray-project/llm-applications/blob/main/notebooks/rag.ipynb
正文完
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