大模型实战营Day3 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

LLM的局限性: 知识时效性,专业能力,定制化成本


两种大模型开发范式: RAG FineTune

RAG: 检索问答生成 外挂知识库 成本低

FineTune: 更新成本高 GPU算力要求高


RAG开发框图: 用户输入 文本向量化 匹配相似文本段


LangChain框架介绍

开源工具 提供LLM通用接口 简化应用程序开发

核心组件: 链(chains) 例如 检索问答链 覆盖RAG的全部流程


基于LangChain搭建RAG应用

加载源文件 文档分块 文档向量化

InternLM接入LangChain

向量数据库构建

基于RAG问答系统可能的优化点: 检索方向 Prompt

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