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通过 Amazon SageMaker JumpStart 在基础模型中使用检索式增强生成实现问答
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原文中文，约11000字，阅读约需26分钟。
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内容提要
本文介绍了使用基于检索式增强生成（RAG）的方法解决大型语言模型（LLM）中的问答任务。文章介绍了 LangChain 框架和 SageMaker JumpStart，以及如何使用它们来创建嵌入模型、加载特定领域的文档并创建索引，以及如何使用索引搜索相关上下文并将其传递给 LLM 模型。文章还介绍了使用 SageMaker 和 LangChain 实现具有更多定制的 RAG 的替代方法，以及使用 KNN 算法实现基于 RAG 的方法来查找相关文档。
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关键要点
- 本文介绍了使用基于检索式增强生成（RAG）的方法解决大型语言模型（LLM）中的问答任务。
- 文章介绍了 LangChain 框架和 SageMaker JumpStart，帮助创建嵌入模型和加载特定领域的文档。
- 使用 RAG 方法可以将外部数据作为上下文提供给 LLM，从而生成特定领域的文本输出。
- LLM 在大量非结构化数据上训练，适合生成一般文本，但存在与最新信息无关和可解释性差的限制。
- 基于上下文的方法面临上下文大小限制，微调方法则费时费钱且需频繁更新。
- RAG 通过从外部检索数据增强提示，解决了 LLM 的一些限制。
- 使用 SageMaker GPT-J-6B 嵌入模型生成文档嵌入，并通过相似性搜索识别相关文本。
- LangChain 提供了一个开源框架，简化了 LLM 应用程序的开发和集成。
- 使用 SageMaker 和 LangChain 实现 RAG 的方法可以灵活配置相关性搜索的 top K 参数。
- SageMaker KNN 算法提供有效的语义搜索，适用于大型数据集的相关文档查找。
- 文章总结了使用 LangChain 和 KNN 方法在 LLM 中实现 RAG 的问答任务，优化了文本生成的准确性。
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