Prefixing – 簡易提升 RAG 準確度

在向量數據庫應用中，「prefixes」指的是在文本塊輸入嵌入模型之前，在文本塊前插入一段描述其目的的文本。「prefixes」是一個簡單但有效的技術，可以顯著提高向量數據庫應用的準確性達 200%。

在 Olama 官方庫中的五個嵌入模型中，只有三個支持「prefixes」，Nomic、Snowflake Arctic 和 Mixed Bread 等。

儘管傳統的 LLM 可能更大，但它們不適合生成嵌入。嵌入模型專為生成嵌入而設計，它們的速度要快得多，並且可以產生更好的結果。Prefixing」嘅簡單技巧嵌入技巧。

Don’t Embed Wrong!

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什麼是 RAG

What is RAG ?

What are LLM Embeddings ?

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LocalGPT Vision – 多模態 RAG!

Goodbye Text-Based RAG, Hello Vision AI: Introducing LocalGPT Vision!

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RagFlow：終極 RAG 引擎 – 語意搜尋、嵌入、向量搜尋 + 支援圖形！

RagFlow: Ultimate RAG Engine - Semantic Search, Embeddings, Vector Search + Supports Graph!

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GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j

本影片介紹如何使用開源模型執行 GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j 作為圖形資料庫

Local GraphRAG with LLaMa 3.1 - LangChain, Ollama & Neo4j

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嵌入(Embedding)對於 RAG 的重要

嵌入(Embedding)對於 RAG 系統至關重要，但經常被忽略。本視頻介紹了成本、儲存注意事項以及使用降維和量化等技術降低儲存需求的方法。了解這些方法如何在不影響效能的情況下提高速度並節省成本。

The Hidden Cost of Embeddings in RAG and how to Fix it

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三分鐘為GraphRAG實現3D知識圖譜

🔥三分钟为GraphRAG实现3D知识图谱！从Parquet到3D可视化，用Python打造3D知识图谱：NetworkX与Plotly的完美结合 #graphrag #rag #知识图谱 #ai

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用 10 行 Python 從頭實現 RAG – 無需框架！

不使用任何框架如 LangChain、LamaIndex 或向量存儲如 Chroma

🌟創建一個簡單的文檔聊天系統：基礎知識和實現步驟。

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