Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan
Jawab dengan konteks berasas dan bersumber
Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan ialah pelajaran NLP Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 4 daripada 4. Sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran ini boleh dibaca sepenuhnya secara percuma — selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan praktikal dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran NLP Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus NLP Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Menggabungkan Semua Bahagian
Anda boleh mendapatkan pecahan yang berkaitan dan memanggil LLM. Sekarang sambungkan kedua-duanya: masukkan teks yang diperoleh ke dalam arahan sebagai konteks.
Arahan Yang Diperkukuh
Arahan RAG mempunyai tiga bahagian: arahan, konteks yang diperoleh dan soalan pengguna. Model membaca ketiga-tiganya bersama-sama.
Menggabungkan Pecahan Yang Diperoleh
Mula-mula gabungkan pecahan teratas anda menjadi satu blok teks. Baris kosong antara setiap pecahan memastikan setiap petikan mudah dibaca oleh model.
context = "\n\n".join(hits)Membina Rentetan Arahan
Balut konteks dan soalan dengan label yang jelas. Templat ringkas memberitahu model dengan tepat perkara yang perlu digunakan dan dijawab.
prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {question}\nAnswer:"Memberitahu Model Supaya Kekal Berasaskan Sumber
Tambahkan arahan supaya model menjawab hanya berdasarkan konteks. Ini mengurangkan halusinasi dan memastikan respons berkait dengan sumber anda.
Mengendalikan Jawapan Yang Tidak Diketahui
Beritahu model supaya menyatakan bahawa ia tidak tahu apabila konteks tidak memberikan jawapan. Membenarkan frasa saya tidak tahu lebih baik daripada tekaan yakin yang salah.
Menghantarnya Kepada LLM
Hantar arahan yang telah disusun kepada panggilan model anda. Kini LLM menjawab menggunakan konteks yang diperoleh, bukan sekadar latihan modelnya.
answer = llm(prompt)Memaparkan Sumber
Kembalikan pecahan yang anda gunakan bersama jawapan. Petikan sumber ini membolehkan pengguna mengesahkan dakwaan dan membina kepercayaan.
Perhatikan Panjang Konteks
Terlalu banyak pecahan akan melampaui tetingkap konteks. Pastikan k kecil dan pendekkan petikan yang panjang supaya arahan muat dalam had model.
Fungsi RAG Minimum
Aliran lengkapnya ringkas: benamkan, cari, bina arahan, jana. Satu fungsi ini merangkumi keseluruhan saluran RAG.
def rag(q):
hits = retrieve(q)
return llm(build_prompt(hits, q))Meningkatkan Kualiti Dapatan
Jika jawapan lemah, pembaikannya biasanya terletak pada dapatan, bukan LLM. Pecahan yang lebih baik dan penyusunan semula kedudukan meningkatkan kualiti lebih daripada model yang lebih besar.
Semakan Pantas
Fikirkan perkara yang dimasukkan ke dalam arahan RAG.
Imbas Kembali
Anda menggabungkan pecahan yang diperoleh menjadi konteks, membina arahan yang mengandungi arahan dan soalan, menjana jawapan berasaskan sumber serta memaparkan sumber. ✅
Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan” percuma?
Ya — sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran NLP Academy, termasuk “Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan”, boleh dibaca sepenuhnya secara percuma di web ini. Selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan interaktif dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Kursus NLP Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan”?
Jawab dengan konteks berasas dan bersumber Anda berlatih NLP Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan NLP Academy?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran NLP Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 4 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran NLP Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran NLP Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Mengapa LLM Memerlukan Pengambilan Semula
- Membahagikan dan Membenam Dokumen
- Carian Vektor dengan Gedung Vektor
- Menghubungkan Pengambilan Semula ke dalam Gesaan