简介： Llama-3 用于 RAG，增强大语言模型的性能，整合外部知识。关键组件包括：1) 自定义知识库，存储更新的信息；2) 分块处理，拆解文本便于管理；3) 嵌入模型，转化多模态数据为数值向量；4) 向量数据库，快速检索相似性；5) 用户聊天界面，交互平台；6) 查询引擎，获取上下文生成响应；7) 提示词模板，结合查询与知识生成提示。整个流程确保了 RAG 系统的有效性和响应能力。本文为转载，来自：https://mp.weixin.qq.com/s/Xue-9FKMMVKBSzIZC3JJdA
使用 Llama-3 搞定 RAG
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种强大的工具，它通过将企业外部知识整合到生成过程中，增强了大语言模型（LLM）的性能。
让我们探索 RAG 的关键7大组成部分。
第一、自定义知识库（Custom Knowledge）
定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态（比如：MySQL），也可以表现为一套非结构化的文档体系（比如：文件、图图片、音频、视频等），甚至可能是两者兼具的综合形式。
第二、分块处理（Chunking）
分块技术是指将大规模的输入文本有策略地拆解为若干个较小、更易管理的片段（Chunk）的过程。这一过程旨在确保所有文本内容均能适应嵌入模型所限定的输入尺寸，同时也有助于显著提升检索效率。
实施一种明智且高效的分块策略，在优化知识处理流程方面具有关键作用，能够极大地增强您的 RAG 系统的性能与响应能力。
第三、嵌入模型（Embedding Model）
一种将多模态数据（文本、图片、音频等）表示为数值向量的技术，可以输入到机器学习模型中。
嵌入模型负责将多模态数据转换成这些向量。
第四、向量数据库（ Vector Databases）
一系列预先计算的文本数据向量表示，用于快速检索和相似性搜索，具有SQL CRUD 操作、元数据过滤和水平扩展等功能。
第五、用户聊天界面（User Chat Interface）
一个用户友好的界面，允许用户与 RAG 系统互动，提供输入查询并接收输出。
查询转换为嵌入向量，用于从向量数据库检索相关上下文知识！
第六、查询引擎（Query Engine）
查询引擎获取查询字符串，使用它来获取相关上下文，然后将两者一起作为提示词发送给 LLM 以生成最终的自然语言响应。这里使用的 LLM 是Llama-3，它在本地运行，这要归功于 Ollama。最终响应将在用户界面上显示。
第七、提示词模板（Prompt Template）
为 RAG 系统生成合适提示词的过程，可以是用户查询和自定义知识库的组合。
这作为输入给 LLM，生成最终的回复。
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。 内容： L1.1 人工智能简述与大模型起源 L1.2 大模型与通用人工智能 L1.3 GPT模型的发展历程 L1.4 模型工程- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。 内容： L2.1 API接口- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。 内容： L3.1 Agent模型框架- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。 内容： L4.1 模型私有化部署概述 L4.2 模型私有化部署的关键技术 L4.3 模型私有化部署的实施步骤 L4.4 模型私有化部署的应用场景学习计划：
阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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一、全套AGI大模型学习路线
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这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。 内容： L1.1 人工智能简述与大模型起源 L1.2 大模型与通用人工智能 L1.3 GPT模型的发展历程 L1.4 模型工程- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。 内容： L2.1 API接口- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。 内容： L3.1 Agent模型框架- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。 内容： L4.1 模型私有化部署概述 L4.2 模型私有化部署的关键技术 L4.3 模型私有化部署的实施步骤 L4.4 模型私有化部署的应用场景学习计划：
阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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总结
### 文章总结：利用Llama-3增强RAG性能及AI大模型学习资源分享本文介绍了使用Llama-3如何在RAG（检索增强生成）系统中提升大语言模型（LLM）的性能。主要内容和关键点如下：
#### 一、RAG系统的7大组成部分
1. **自定义知识库**：作为RAG系统的核心基础，包括结构化和非结构化数据，及时更新。
2. **分块处理**：将大规模文本拆分为较小片段以提高处理效率和检索效率。
3. **嵌入模型**：将多模态数据（如文本、图片、音频等）转换为数值向量，便于在机器学习模型中使用。
4. **向量数据库**：存储预先计算的数据向量，支持快速检索和相似性搜索。
5. **用户聊天界面**：提供用户友好界面，接受查询并显示响应。
6. **查询引擎**：利用查询字符串获取相关上下文，与Llama-3结合生成响应。
7. **提示词模板**：结合用户查询和知识库生成合适的提示词，输入LLM生成最终回复。
#### 二、AI大模型LLM学习资源分享
文章分享了丰富的AI大模型学习资源，包括但不限于：
1. **AGI大模型学习路线**：详细的学习路线，从基础到前沿，助力掌握AI大模型的核心技能。
2. **640套AI大模型报告合集**：涵盖理论研究、技术实现、行业应用等多方面报告，适合科研人员、工程师及爱好者。
3. **AI大模型经典书籍PDF**：精选书籍资源，帮助深入学习大型预训练模型（如GPT-3、BERT、XLNet等）。
4. **AI大模型商业化落地方案**：分阶段介绍大模型的应用和部署，从基础理解到API开发、架构实践，再到私有化部署。
#### 学习计划与资源获取
文章还列出了详细的学习计划，建议四个阶段分别学习：
- **阶段1**（1-2个月）：建立AI大模型基础知识体系。
- **阶段2**（2-3个月）：专注于AI大模型API应用和编程技能提升。
- **阶段3**（3-4个月）：深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- **阶段4**（4-5个月）：专注于高级模型的应用和部署。
最后，作者提供了CSDN官方认证二维码，方便有需求的学习者免费领取《LLM大模型入门+进阶学习资源包》。
总之，本文不仅介绍了利用Llama-3提升RAG系统性能的实用方法，还分享了丰富的AI大模型学习资源，旨在帮助读者从基础到前沿，全面掌握人工智能的核心技能。