RAG From Scratch: Part 1 (Overview)
Sintesi
TLDRVideon introducerar en ny serie om Retrieval Augmented Generation (RAG), där man kommer att utforska både de grundläggande principerna och gå vidare till mer avancerade ämnen. RAG är viktigt eftersom stora språkmodeller (LLMs) ofta saknar åtkomst till privat och nyligen skapad data som inte ingår i deras förutbildades datamängd. RAG-processen innebär tre steg: indexera externa dokument, hämta relevanta dokument baserat på en fråga, och använda dessa dokument för att generera ett svar. Videon nämner användning av OpenAI-embeddingar och Chromas för att lagra och hämta data och förklarar konceptet med allt större kontextfönster i LLMs. Fokus i kommande videor kommer ligga på att bryta ner och fördjupa sig inom dessa ämnen.
Punti di forza
- 🤔 LLMs saknar privat och aktuell data i sin förträning.
- 📊 RAG-processen sker i tre steg: indexera, hämta, generera.
- 📈 Större kontextfönster möjliggör mer information.
- 🛠️ Indexering underlättar dokumenthämtning.
- 🔧 Användning av OpenAI-embeddingar och Chromas nämns.
- 🔍 "Retriever" hämtar relevanta dokument.
- 🔄 Kodexempel på RAG-processen visas.
- 🗂️ Dokumenten delas upp i mindre delar för att indexeras.
- 💡 Följande videor kommer att utforska ämnet mer detaljerat.
- 🎥 Videorna är korta, cirka fem minuter vardera.
Linea temporale
- 00:00:00 - 00:05:13
I denna video introducerar Lance från Lang Chain en ny serie kallad "RAG från grunden" där han förklarar de grundläggande principerna för RAG (Retrieval-Augmented Generation) och bygger upp till mer avancerade ämnen. RAG är användbart då stora språkmodeller (LLM) inte har tillgång till allt data, exempelvis privat och ny information. LLM har dock fått allt större kontextfönster, och RAG handlar om att integrera externa data för att förbättra resultat. Processen inkluderar indexering av dokument, hämtning av relevanta dokument utifrån en fråga, och slutligen generering av ett svar baserat på dessa dokument. Serien kommer att djupdyka i dessa tre komponenter - indexering, hämtning och generering. Denna video visar också en snabb kodgenomgång av RAG, där dokument laddas, delas upp, indexeras och används i en kedja för att generera svar på frågor. Det ges även en demonstration av hur processen ser ut i praktiken.
Mappa mentale
Domande frequenti
Vad är syftet med RAG?
Syftet med RAG är att ge LLMs åtkomst till data de inte har haft under sin förträning, såsom privat och aktuell data.
Vilka är de tre stegen i RAG-processen?
RAG-processen involverar indexering av externa dokument, hämtning av relevanta dokument baserat på en fråga, och generering av ett svar med hjälp av dessa dokument.
Varför behöver man indexera dokument i RAG?
Indexering gör det lättare att hämta relevanta dokument baserat på en specifik fråga eller ingång.
Vad innebär det att LLMs har allt större kontextfönster?
Det innebär att LLMs kan hantera fler tokens, vilket motsvarar information från dussintals upp till hundratals sidor från externa källor.
Vad gör en "retriever" i RAG?
En 'retriever' hittar och hämtar dokument som är relevanta för en given fråga, baserat på den lagrade indexeringen.
Hur används OpenAI-embeddingar och Chromas i den här processen?
OpenAI-embeddingar används för att representera textbitar i ett numeriskt format och Chromas används för att lagra dessa representationer i en lokal Vector-databas.
Vad kommer den här videoserien att täcka?
Den kommer att täcka grundläggande koncept såsom indexering, hämtning och generering samt gå vidare till avancerade ämnen inom RAG.
Hur lång kommer varje video att vara i snitt?
Varje video syftar till att vara cirka fem minuter lång.
Visualizza altre sintesi video
- RAG
- LLM
- indexering
- retrieval
- generering
- OpenAI
- embedding
- kontextfönster
- vector store
- dokumenthantering