InternLM2-lesson3作业+笔记

茴香豆

https://www.bilibili.com/video/BV1QA4m1F7t4/?vd_source=902e3124d4683c41b103f1d1322401fa

一、笔记

RAG

RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术，旨在通过利用外部知识库来增强大预言模型的性能。它通过检索用户输入相关的信息片段，并结合这些信息来生成更准确、更丰富的回答。简而言之，RAG=搜索引擎+大模型

三种范式

Naive RAG→Advanced RAG→Modular RAG

优化方法

• 嵌入优化
• 索引优化
• 查询优化
• 上下文管理
• 检索优化：迭代检索、递归检索、自适应检索
• 大模型微调
  

RAG vs 微调

大模型优化方法比较

• 微调(Fine-tuning)
• RAG
• 提示词工程(Prompt Engineering)
• 微调+RAG+提示词工程
  

茴香豆

茴香豆是一个基于LLMs的领域知识助手,俗称豆哥。可以用作智能客服，或在即时通讯工具(IM),如微信群中高效解答问题

系统组成

知识库+前端+后端大模型+豆哥

• 知识库：markdown、word、pdf、txt、ppt
• 前端应用：微信、飞书等
• 后端：本地大模型——书生浦语、通义千问；远程大模型api——chatgpt、chatglm等
• 豆哥：豆哥负责整合、打通工作流，形成智能领域的知识问答助手
  豆哥的工作流程可以分为：预处理、拒答工作流和应答工作流
  
  拒答工作流可以对提问进行打分，打分高的问题可以进入应答流进行回答。

二、基础作业

在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手

（1）环境准备
从官方环境复制运行 InternLM 的基础环境

（2）安装茴香豆


（3）搭建RAG助手
增加茴香豆相关的问题到接受问题示例中

创建向量数据库

运行RAG知识助手



除了一个问题以外，其余两个都没有回答！！！
单独提问也无法正常回答：