第一种办法是提醒词工程，这一办法是在曾经锻炼好的大模子上，经由过程输入你想要查询内容的高低文，让大模子运转弥补必然的语境，然后经由过程编写高效、精确的prompt知识库的主要内容，让大模子输出更准确的谜底

　　第一种办法是提醒词工程，这一办法是在曾经锻炼好的大模子上，经由过程输入你想要查询内容的高低文，让大模子运转弥补必然的语境，然后经由过程编写高效、精确的prompt知识库的主要内容，让大模子输出更准确的谜底。

　　在LlamaIndex框架下常识 英文，该团队一共构建了三个枢纽组件，别离是：数据毗连器、数据索引、查询接口。

　　第二种办法是微调常识库电子书网站，也就是我们常说的Fine Tuning，是在曾经预锻炼好的大模子上，利用特定的数据集停止二次锻炼，使模子顺应特定使命或范畴。

　　大算力自没必要提，就大数据而言，ChatGPT在锻炼过程当中常识星球官网，利用的数据遍及源于互联网上的公然数据，比方维基百科、媒体文章常识星球官网、网上问答、开源社区等中的数据常识库电子书网站。

　　值得一提的是，LlamaIndex如今能够将差别范例的数据同一加工成构造化数据，供大模子后续停止挪用、锻炼和进修。

　　为理解决大模子在进入实践营业场景中的成绩知识库的主要内容，就需求对给大模子“补钙”，今朝行业中最盛行的有三种办法：

　　OpenAI团队基于这些公然数据对模子停止锻炼后，就让ChatGPT具有了择要天生、文本天生、问答对话这些最根本的才能，这也是为何ChatGPT最早的商用测验考试，是被微软集成到了Bing中知识库的主要内容，用户优化搜刮引擎。

　　尽人皆知常识 英文，人类对野生智能手艺的研讨由来已久，大模子是野生智能手艺研讨中的一个分支，而大模子的素质是大数据、大算力常识库电子书网站。

　　这类办法不只对工程职员编写提醒词的请求很高，也请求大模子具有充足强的长文本输入和剖析才能，这也是为何大模子厂商都在加强自家大模子的长文本才能的缘故原由之一常识 英文常识 英文。

　　不外，如许的通用大模子常识星球官网，只是具有了互联网意义上的通用，在处理小我私家或企业碰到的实践成绩经常识 英文，现有大模子的才能仍然有些左支右绌。

　　大模子被喻为人类正在阅历的一场科技，而绵亘在大模子和实践营业场景之间的，是大模子在面临企业庞大营业场景时处理成绩的才能，要具有如许的才能，数据是枢纽。

　　经由过程LlamaHub构成Document工具列表后，经由过程数据索引组件，构建一个用于弥补查询战略、可供大模子查询的索引，比方构建成如今较为常见的向量索引。

　　第三种办法就是RAG，是在原有大模子使用流程中知识库的主要内容，参加当地常识库常识星球官网，经由过程当地常识库的引入知识库的主要内容，弥补大模子专业才能上的不敷。

　　起首，第一步是经由过程数据毗连器（LlamaHub）处理以往机械进修中数据洗濯和数据管理的成绩。

　　自2022年11月ChatGPT一鸣惊人后，环球科技巨子都开端布置本人的大模子营业，大模子成了这个时期最的名词，也被以为是人类又一次推翻式的科技。

　　经由过程这三个枢纽组件，LlamaIndex为大模子和当地常识库搭建了一条连通桥梁常识星球官网，为行业大模子或私有大模子供给了一条简朴构建途径。

　　这三个枢纽组件也是LlamaIndex将小我私家或企业的当地常识库“加载”到大模子中的三个次要步调。

　　这此中需求的数据，不是通用大模子锻炼时用到的那些常见数据，而是与企业营业相干的数据，这些数据是大模子厂商在做模子锻炼难以触达的。

　　这类办法今朝也存在诸如对计较资本请求高、偏向简单被放大常识星球官网、易蒙受对立性进犯，以至会招致“劫难性忘记”等成绩。

　　今朝LlamaHub撑持160多种数据格局，经由过程LlamaHub将这些数据构成一个Document工具列表知识库的主要内容，或是一个Node列表，并将这个列表与大模子联系关系起来。

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