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怎么用RAG增强代码生成的准确度

Answer

使用RAG(Retrieval-Augmented Generation)方法可以有效增强代码生成的准确度。RAG结合了检索和生成的优势,使生成模型能够利用外部知识库或文档来提高生成结果的质量。以下是如何使用RAG来增强代码生成准确度的步骤:

1. 准备检索库

首先,需要一个包含相关代码片段、文档或知识库的检索库。这可以是公开的代码库(如GitHub)、项目文档、API文档或编程语言的官方文档。

2. 实施检索模型

使用一个检索模型来从库中找到与输入查询最相关的文档或代码片段。常用的检索模型包括BM25、TF-IDF等,或者更先进的深度学习模型如DPR(Dense Passage Retrieval)。

from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer

# 加载检索模型和tokenizer
question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")
context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")

# 编码查询
query = "How to sort a list in Python?"
query_inputs = question_tokenizer(query, return_tensors="pt")
query_embedding = question_encoder(**query_inputs).pooler_output

# 编码文档(检索库中的代码片段或文档)
contexts = ["To sort a list in Python, use the sort() method.", "Python offers built-in sort() and sorted() methods."]
context_embeddings = []
for context in contexts:
    context_inputs = context_tokenizer(context, return_tensors="pt")
    context_embedding = context_encoder(**context_inputs).pooler_output
    context_embeddings.append(context_embedding)

3. 检索相关文档

计算查询和文档之间的相似度,检索最相关的文档。

import torch

# 计算相似度(使用点积)
similarities = [torch.matmul(query_embedding, context_embedding.T) for context_embedding in context_embeddings]

# 找到最相关的文档
most_relevant_index = torch.argmax(torch.tensor(similarities))
most_relevant_context = contexts[most_relevant_index]

4. 结合生成模型

使用生成模型(如GPT-3或其他代码生成模型),结合检索到的相关文档作为上下文,生成高质量的代码。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载生成模型和tokenizer
generation_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
generation_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 将检索到的上下文和查询合并
input_text = f"{most_relevant_context}\n\n{query}"
input_ids = generation_tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# 生成代码
generated_outputs = generation_model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
generated_code = generation_tokenizer.decode(generated_outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_code)

5. 集成与优化

为了进一步优化RAG的代码生成性能,可以进行以下步骤:

  • 多轮检索:如果第一次检索结果不理想,可以通过多轮检索获取更多相关信息。
  • 细化检索库:不断更新和扩展检索库,确保其中包含最新、最相关的代码片段和文档。
  • 微调生成模型:使用领域特定的数据微调生成模型,使其更适合特定的代码生成任务。

通过这些步骤,RAG方法能够有效地增强代码生成的准确度,提高生成结果的相关性和质量。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

开发:产品视角的大模型 RAG 应用

RAG中的增强技术是RAG框架的第三个核心组件,它的作用是进一步提升生成的质量和效果,以确保生成的文本或回答准确、相关且合乎要求。增强技术通过不同方式与检索和生成协同工作,以优化RAG系统的性能。以下是与RAG中的增强技术相关的一些关键概念和方法:文本修正:增强技术可以用于修正生成的文本,以确保其准确性和合理性。这可以通过自动文本校对、语法纠正和事实验证等方式实现。知识融合:一些RAG系统具备将外部知识融合到生成文本中的能力。这可以通过将检索到的知识与生成的文本进行有机结合来实现。上下文增强:增强技术可以利用上下文信息来优化生成文本的相关性。这包括利用对话历史、用户偏好和任务上下文等信息。控制生成风格:一些RAG系统允许用户控制生成文本的风格、语气和表达方式。这提供了更高度定制化的生成能力。多模态增强:在生成多模态内容时,增强技术可以确保不同模态之间的一致性和相关性,以提供更丰富的用户体验。

问:RAG 是什么?

5.嵌入和创建索引:这一阶段涉及通过语言模型将文本编码为向量的过程。所产生的向量将在后续的检索过程中用来计算其与问题向量之间的相似度。由于需要对大量文本进行编码,并在用户提问时实时编码问题,因此嵌入模型要求具有高速的推理能力,同时模型的参数规模不宜过大。完成嵌入之后,下一步是创建索引,将原始语料块和嵌入以键值对形式存储,以便于未来进行快速且频繁的搜索。6.增强:接着,将用户的查询和检索到的额外信息一起嵌入到一个预设的提示模板中。7.生成:最后,将给定的问题与相关文档合并为一个新的提示信息。随后,大语言模型(LLM)被赋予根据提供的信息来回答问题的任务。根据不同任务的需求,可以选择让模型依赖自身的知识库或仅基于给定信息来回答问题。如果存在历史对话信息,也可以将其融入提示信息中,以支持多轮对话。文章源链接:https://juejin.cn/post/7341669201008869413(作者:lyc0114)

开发:LangChain应用开发指南-大模型的知识外挂RAG

RAG是一种结合了检索和生成的技术,它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源,从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下:首先,给定一个用户的输入,例如一个问题或一个话题,RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段,例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文(context)。然后,RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入,传递给一个大模型,例如GPT。这个输入通常会包含一些提示(prompt),指导模型如何生成期望的输出,例如一个答案或一个摘要。最后,RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息,返回给用户。

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根据代码生成需求文档的prompt
以下是关于根据代码生成需求文档的 prompt 相关内容: 背景: 手动写 prompt 很麻烦,只想在出现缺陷时修修改改,所以让 GPT 来起草提示词。 结论: 1. 起草效果不错,按照结构化 prompt 结构输出,具有朴实有用的 Skills,符合先后以及事务本身处理顺序的 Workflows,至少有 3 个支持 Workflows 思维链陈述的 Examples。 2. 节省时间以及脑力,Skills、Workflows、Examples 初稿不用再思考。 3. API 接口中“gpt40613”效果可用且优秀,chatGPT 网页版不理解这个提示词,生成稳定,下方是连续测试 4 次的提示词及其效果。 优化方向:暂无 生成需求文档的步骤: 1. 生成设计方案:将需求抽象简化,分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比。通过调整 Prompt 找到最优方案,避免限制 AI 的发挥空间。 2. 生成代码:确定方案后,完善细节,将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题,通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。 关于 prompt 的基础知识: 1. prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重: :数值从 0.1~100,默认状态是 1,低于 1 就是减弱,大于 1 就是加强。 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-03-14
代码生成
以下是关于代码生成的相关内容: 大语言模型在代码生成方面是一个有效的应用场景,例如 Copilot 就是很好的示例。您可以通过有效的提示词执行代码生成任务。比如,可以用它写简单的用户欢迎程序,甚至不需要指定编程语言。还可以进行升级,如提供有关数据库架构并要求生成有效的 MySQL 查询。 在 Cursor 中,Cmd K(在 Windows/Linux 上也称为“Ctrl K”)允许在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。按 Ctrl/Cmd K 时出现的栏称为“Prompt Bar”,其工作原理类似于用于聊天的 AI 输入框,您可以正常键入,或使用引用其他上下文。如果未选择任何代码时按 Ctrl/Cmd K,Cursor 将根据您在提示栏中键入的提示生成新代码。对于就地编辑,只需选择要编辑的代码,然后在提示栏中键入即可。 另外,代码生成领域的许多前沿问题已从研究转向工业,关于代码生成和代码代理(如 Devin)的实用工程建议只出现在工业博文和会谈中,而不是研究论文中。
2025-03-01
代码生成
以下是关于代码生成的相关内容: 大语言模型在代码生成方面是一个有效的应用场景,例如 Copilot 就是很好的示例。您可以通过有效的提示词执行代码生成任务。比如,我们可以用它写一个简单的用户欢迎程序,甚至不需要指定使用的编程语言。还可以进行升级,如提供有关数据库架构并要求生成有效的 MySQL 查询。 在 Cursor 中,Cmd K(在 Windows/Linux 上也称为“Ctrl K”)允许在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。按 Ctrl/Cmd K 时出现的栏称为“Prompt Bar”,其工作原理类似于用于聊天的 AI 输入框,您可以正常键入,或使用引用其他上下文。如果按 Ctrl/Cmd K 时未选择任何代码,Cursor 将根据您在提示栏中键入的提示生成新代码。对于就地编辑,只需选择要编辑的代码,然后在提示栏中键入即可。 另外,代码生成领域的许多前沿问题已从研究转向工业,关于代码生成和代码代理(如 Devin)的实用工程建议只出现在工业博文和会谈中,而不是研究论文中。
2025-02-27
有哪些AI工具具备文案写作、代码生成、API接口功能
以下是一些具备文案写作、代码生成、API 接口功能的 AI 工具: 1. OpenAI API:可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务,提供了一系列不同能力级别的模型,适用于不同任务,并且能够微调您自己的自定义模型。 2. Ideogram 2.0:是目前 AI 设计能力较强的工具,文字生成效果好且准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux&Dalle·3,提供 API 接口,方便企业集成高级图像生成功能。 3. Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台,适用于多种语言。 4. Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。 5. ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。 6. Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等,生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。 7. Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。
2025-02-25
前端代码生成
以下是关于前端代码生成的相关信息: GPTPilot: 是 AI 开发者伴侣,能从零开始构建整个应用程序,包括编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码等,开发者只需监督开发过程。 主要功能包括自动化编码,能生成各种类型的代码,如前端、后端和数据库代码;交互式开发,开发者指定应用类型后,它会提问澄清需求并创建产品和技术要求。 在代码生成质量不断完善的基础上,加上前端项目相关信息的配置页面和生成预览页面、后端代码生成,能面向更多使用者;增加适配更多框架,能面向更多应用平台。 Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev: 通过语言描述生成界面代码,可直接预览和调整生成的代码,完成后能复制或在 Vercel 上面部署。 目前只能生成 React 和 HTML,由的能力组成,未用其他库,目前需要加入等待列表。 Cursor: 包含强大的自动完成功能,可预测下一次编辑,启用后始终打开,会跨多行建议对代码进行编辑,并能考虑到最近的更改。 可以看到最近的更改,预测下一步要做的事。 能一次建议多个编辑,节省时间。 不小心输入会修复错误。 会预测下一个光标位置,以便无缝导航代码。
2025-01-08
ai如何代码生成
以下是关于 AI 代码生成的相关内容: 使用工作流配置 Code 节点: 可以在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,处理输入参数并返回响应结果。 配置示例可参考。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript,提供静态语言编码体验。内置了 dayjs(版本 1.8.36)和 lodash(版本 4.17.20)两个三方依赖库,运行时遵循列举的大多数 API,具体可用的 API 可在 IDE 内编码时参考代码提示。 Python 内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库,requests_async 依赖库与 requests 类似,但需要 await。Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 使用 AI 生成代码:可以在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段,通过快捷键(macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I)唤起 AI,并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 宝玉日报中的代码生成步骤: 步骤 1:生成设计方案,将需求抽象简化,分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比,通过调整 Prompt 找到最优方案,避免限制 AI 的发挥空间。 步骤 2:生成代码,确定方案后,完善细节,将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题,通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。总结来说,要像经理一样管理 AI“员工”,通过明确需求、方案对比、反复优化,提升代码质量与开发效率。相关链接: python 安装 FittenAI 编程助手: 这两年 AI 发展迅猛,编程助手能提供实时建议和解决方案,提升编程效率。 安装前需先安装 python 的运行环境: 安装:点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册(免费):安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标,注册登录后即可开始使用 智能补全:按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答:通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码:Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码",然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换:Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译,并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段,右键选择"Fitten Code–编辑代码",然后在输入框中输入需求即可完成转换 自动生成注释:Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释,通过分析代码逻辑和结构,为代码提供清晰易懂的解释和文档。
2025-01-03
rag
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务,而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统,访问外部知识源来完成,如 Meta AI 引入的 RAG 方法。RAG 把信息检索组件和文本生成模型结合,可微调,内部知识修改高效,无需重新训练整个模型。它会接受输入并检索相关支撑文档,给出来源,与原始提示词组合后送给文本生成器得到输出,能适应事实变化,让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 大语言模型(LLM)存在一些缺点,如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识易过时且不好更新、输出难以解释和验证、易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点,如数据库存储和更新稳定且无学习风险、数据更新敏捷且不影响原有知识、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本。 在 RAG 系统开发中存在 12 个主要难题,并已有相应的解决策略。
2025-04-15
rag介绍
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
什么是RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型本身的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档。 2. 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
飞书智能伙伴创建平台 RAG实现
飞书智能伙伴创建平台(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升,为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接智能化未来提供理想选择。 在飞书智能伙伴创建平台上实现 RAG 相关应用有多种方式: 1. 利用飞书的知识库智能问答技术,引入 RAG 技术,通过机器人帮助用户快速检索内容。 2. 可以使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人,了解智能助理的原理和使用方法。 3. 本地部署资讯问答机器人,如通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。例如使用 feedparse 解析 RSS 订阅源,ollama 跑大模型(使用前需确保服务开启并下载好模型),使用文本向量模型 bgem3(如从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储)。 使用飞书智能伙伴创建平台的方式: 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(二维码会定期更新,需在找到最新二维码),点击加入,直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题即可得到回答。 创建问答机器人的原因: 1. 知识库内容庞大,新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决问题。 4. 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区情况,讨论了相关技术和应用场景,并介绍了企业级 agent 方面的实践。
2025-04-08
RAG是什么
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在内容黑盒、不可控及受幻觉干扰等问题。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大,训练和运行成本高。 而 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景如知识问答系统,用户提出问题,RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档,然后生成回答。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-03
复杂推理的产品,给模型灌什么能够更好训练推理能力?以及怎么优化模型的推理准确度?
以下是一些能够更好训练模型推理能力以及优化推理准确度的方法: 1. OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练,在训练过程中,模型学会在回答前思考,产生长链的思维过程,并不断尝试不同策略,识别错误,从而能够遵循特定的指导方针和模型政策,提供更有用的回答,避免产生不安全或不适当的内容。 2. 蒙特卡洛树搜索(MCTS)对推理模型有积极影响,例如在数学定理证明中,能探索非确定性证明路径,将解决 IMO 几何题的耗时从传统方法的 30 分钟降至 90 秒;在多跳问答系统中,结合 MCTS 的模型在 HotpotQA 数据集上准确率提升 12%,因其能回溯验证中间推理步骤。 3. 动态知识融合机制方面,传统基于规则的推理无法处理模糊知识,而 MCTS 增强方案在医疗诊断中可将误诊率从纯规则引擎的 23%降至 9%。 4. 资源分配优化方面,在逻辑谜题求解任务中,MCTS + Transformer 能达到 85%准确率且耗时 3 秒,而纯 Transformer 为 62%准确率且耗时 8 秒;在法律条文推导任务中,MCTS + Transformer 有 92%合规性且耗时 5 秒,纯 Transformer 为 88%合规性且耗时 2 秒。 OpenAI 于 9 月 12 日发布的新模型 o1 旨在实现通用复杂推理,通过强化学习和思维链的方式提升推理能力,尤其在数学和编程领域表现出色,但用户反馈显示其实际表现与宣传存在差距,成本高于 GPT4o,且在某些任务上优势不明显,OpenAI 仍在探索如何优化模型的推理性能。
2025-02-21
偏推理型的内容,怎么提升模型的推理深度及准确度?
提升模型推理深度及准确度的方法包括以下几个方面: 1. 扩大模型规模:随着模型规模的扩大,其推理能力会得到提升,类似于 AlphaGo 或 AlphaZero 的工作方式,通过蒙特卡罗推演来修改评估函数,从而提高推理精度。 2. 引入多模态学习:引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力,特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习。 3. 优化训练方法: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback):模型在这个过程中的目标是最大程度地获得人类的认可,通过奖励模型来衡量。 结合不同的推理能力提高途径:将生成不同的思维链(CoT)并选择有效路径的方法,与在部署时用大量计算进行推理的方法结合起来。 4. 改进模型结构和算法: 规模和算法是科技进步的关键因素,数据和计算规模具有决定性作用。 在模型之上添加启发式方法或增加模型本身的规模。 此外,Hinton 还提到了一些相关观点,如最合理的模型是将符号转换成大向量并保留符号的表面结构,大型语言模型通过寻找共同的结构来提高编码效率,以及即使训练数据中有错误,大型神经网络也具有超越训练数据的能力等。
2025-02-21
如果我想做一个3000字的prompt,能产出8000字的八字批文解析,要求准确度比较高,能否实现
目前的技术水平较难直接实现您所描述的需求。生成准确且高质量的八字批文解析是一个复杂的任务,需要对八字命理有深入的理解和丰富的经验。虽然 AI 可以根据给定的提示生成文本,但要生成 8000 字且准确度较高的八字批文解析存在很大的挑战。这不仅涉及到对大量复杂命理知识的准确把握,还需要考虑到各种特殊情况和细微差别。但随着技术的不断发展,未来或许有可能在一定程度上接近您的期望。
2025-02-12
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
免费增强图像分辨率的
以下是一些免费增强图像分辨率的工具和方法: 1. Kraken.io:主要用于图像压缩,但也提供免费的图像放大功能,能保证图像细节清晰度。 2. Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术放大图像并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 3. Waifu2x:提供图片放大和降噪功能,使用深度学习技术提高图像质量,保留细节和纹理,简单易用效果好。 4. Bigjpg:强大的图像分辨率增强工具,使用神经网络算法加大图像尺寸,提高图像质量,处理速度快。 此外,还有以下相关资源: 1. 【超级会员 V6】通过百度网盘分享的 Topaz 全家桶,链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 ,提取码:16d1 ,复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」。 2. RealESRGAN:基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数,但使用几次后要收费。 3. InvSR:开源图像超分辨率模型,提升图像分辨率的开源新工具,只需一个采样步骤(支持 1 5 的材料步骤)即可增强图像,可以高清修复图像。地址、在线试用地址:https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readme ov filerailway_car online demo 、https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR 。 4. GIGAGAN:https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ 。 5. Topaz Gigapixel AI:https://www.topazlabs.com/gigapixel ai 。 6. Topaz Photo AI:https://www.topazlabs.com/ 。 7. discord:https://discord.gg/m5wPDgkaWP 。
2025-03-24
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2025-02-27
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2025-02-27
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很抱歉,目前没有相关的具体资源可以推荐给您。但您可以通过以下途径获取相关信息: 1. 学术数据库:如 Web of Science、Scopus 等,搜索相关的研究论文。 2. 在线教育平台:例如 Coursera、EdX 等,可能有相关的课程。 3. 专业论坛和社区:如知乎、V2EX 等,与同行交流获取资源推荐。 4. 相关的行业报告网站:如艾瑞咨询、易观智库等。
2025-02-27
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AI 在新媒体设计领域的影响广泛且深入,主要体现在以下方面: 在视频编辑方面: 能够自动进行剪辑和特效处理,提高制作效率和质量。 在社交媒体内容创作方面: 可以对大量信息进行自动编辑和汇总,生成有趣的图文摘要。 辅助创作吸引人的文案和图片。 在虚拟现实与增强现实设计方面: 有助于创建更逼真的虚拟场景和增强现实体验。 在图文创作赛道: 内容生成:自动编写文章并选择或生成相应图片。 图像标注:识别和理解图片内容并生成文字描述。 图文匹配:为图片找到合适文字描述或为文字找到匹配图片。 数据可视化:将复杂数据以直观简洁的图表、信息图等方式展示。 设计辅助:生成 LOGO、海报等。 自动化排版:根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 图文识别:借助 OCR 技术抓取图文内容后理解处理。 在艺术创作方面: 辅助绘画、音乐、文学等领域的创作,探索新的结合模式。 在智能产品设计方面: 如智能家居设备、可穿戴设备等。 在游戏行业: 是最有价值的应用场景之一,其应用可追溯至上世纪 80 年代。 从最初生成简单内容和随机元素,到辅助设计、生成动态世界和复杂内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。 具有诸多优势,如游戏开发者亲近并乐于使用 AI 技术,游戏数据降低了筛选和清洗成本,游戏成为 AI 模型能力的最佳试验场。 革新游戏创作,简化工作流,在美术与风格、音效与音乐、剧情与任务、玩法与平衡、测试与优化等方面产生积极影响。
2025-02-27