使用开源LLM开发云托管的RAG应用
原文英文,约1500词,阅读约需6分钟。发表于: 。Retrieval-augmented generation (RAG) is often used to develop customized AI applications, including chatbots, recommendation systems and other personalized tools. This The post Develop a...
检索增强生成(RAG)是一种将向量数据库和大型语言模型(LLMs)结合起来开发定制化AI应用的系统。选择适合的LLM对于RAG模型至关重要,考虑成本、隐私问题和可扩展性等因素。在云上部署开源LLM是一个更好的解决方案,它提供了计算能力和可扩展性,而不需要高昂的成本和复杂性。使用BentoML、LangChain和MyScaleDB等工具来开发基于RAG的AI应用。BentoML简化了部署过程,LangChain是使用LLMs构建应用程序的框架,而MyScaleDB是一个针对高效数据检索和存储进行优化的高性能数据库。该过程涉及加载数据、将文本分割为块、在BentoML上部署模型、定义嵌入、生成嵌入、创建DataFrame、连接到MyScaleDB、创建表并插入数据、创建向量索引、检索相关向量、连接到BentoML LLM、执行RAG和进行查询。BentoML和MyScaleDB因其在部署和管理AI应用方面的简单性、灵活性和可扩展性而受到赞赏。