5天学习抹布的路线图 - 分析vidhya

检索增强发电（RAG）：5天学习路线图

抹布是检索增强生成的缩写，通过合并外部知识来源来增强大型语言模型（LLMS）。这解决了LLM的局限性，例如幻觉（制造信息）和过时的知识。这种混合方法结合了基于检索的系统和LLM的优势，以更准确和相关的响应。

抹布过程：用户查询将发送到搜索外部知识库的检索器。然后，检索到的文档将与原始查询一起提供给LLM，从而产生更明智的响应。

没有抹布，LLM面临类似的挑战：

• 增加幻觉风险
• 过时的信息
• 降低准确性和事实可靠性

这个为期5天的路线图提供了一种结构化的学习抹布方法：

第1天：抹布的基本面

• 了解抹布在现代NLP中的目的和重要性。
• 学习核心组件：检索和产生。
• 探索检索架构（例如DPR，BM25）和一代体系结构（例如，GPT，BART，T5）。

第2天：建立检索系统

• 深入研究密集（DPR，Colbert）和稀疏（BM25，TF-IDF）检索。
• 使用Elasticsearch或Faiss等库实施基本检索。
• 了解检索知识基础结构和数据准备。

第3天：微调生成模型

• 探索预先训练的模型，例如T5，GPT-2和BART。
• 微调诸如提问或摘要之类的任务的模型。
• 了解检索如何增加发电过程。

第4天：实施工作抹布系统

• 结合检索和发电组件。
• 利用LlamainDex的RAG管道进行实际实施。
• 尝试参数，例如检索的文档和发电策略的数量。

第5天：建立强大的抹布系统

• 针对特定领域任务的高级微调。
• 通过较大的数据集和知识库扩展。
• 优化性能（内存，速度）。
• 使用Bleu和Rouge等指标评估破布模型。

该路线图可让您在五天内掌握抹布的必需品。对于动手方法，请考虑使用LlamainDex探索有关构建抹布系统的免费课程。

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