今天使用LlamaIndex AI框架构建一个简单的RAG应用程序，这个应用程序可以对私人文档进行上下文回答，同时这个程序还通过内存增强功能，可以基于之前的上下文进行回复。

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基于LLMs的RAG概述

Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种先进的技术，它通过将外部知识库整合到大型语言模型（LLMs）的生成过程中，旨在提高LLMs的性能和准确性。

RAG的两个主要阶段：

  1. 检索阶段：RAG首先从外部数据库中检索与查询相关的文档或数据。
  2. AI生成阶段：检索到的文档或数据被用作上下文信息，为LLMs提供最新的特定领域知识，确保生成的内容具有高度的相关性和准确性。

LlamaIndex框架

LlamaIndex是一个先进的人工智能框架，它通过与多种数据源的无缝集成，增强了大型语言模型的能力。使用LlamaIndex，可以构建多步骤的AI应用程序，并将其部署到服务器上，以实现更高效的数据处理和应用部署。

LangChain框架

LangChain是一个设计简单、易于应用的框架，它内置了多种类型的LLMs应用程序。LangChain简化了AI应用程序的设计和部署流程，使得开发者可以更快速地构建和实施AI解决方案。

安装步骤

  1. 安装必要的包以支持RAG和其他AI框架的运行。 注意：此处的 a代表需要替换为具体的安装命令或包名。

注意事项

  • 确保所有安装步骤都遵循最佳实践和安全指南。
  • 在安装过程中，注意检查依赖关系和兼容性问题。

结语

通过RAG技术，结合LlamaIndex和LangChain框架，可以显著提升AI应用程序的性能和用户体验。

!pip install llama-index

2：初始化LLM模型和嵌入模型

from llama_index.llms.openai import OpenAI

3：加载和索引文档

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

4：基于索引的向量构建查询引擎

from llama_index.core  import  VectorStoreIndex

5：构建一个具备Memory Buffer的RAG程序

这个RAG程序具备历史记录功能：

from llama_index.core.memory import ChatMemoryBuffer

是不是封装的特别简单~~