Обучение использованию RAG-технологии на конкретных примерах

Задание закрыто
Стоимость:Договорная
Срок выполнения:1 день
Варианты оплаты:Планируется использовать Безопасную сделку
Дата публикации:2025-01-19 19:25
Обновлено:2025-01-20 18:29
Был(а) на сайте:2025-01-24 18:13

Обучение использованию RAG-технологии на конкретных примерах

 
Задача

Приветствую! У меня подготовлен локальный AI-сервер, на котором можно использовать Ollama и другие LLM модели. С вашей помощью мне нужно научится использовать RAG-технологии для этих моделей на конкретных примерах, создаваемых вами на этом AI-сервере.

Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.

Общие комментарии:

У меня в принципе все готово для обучения - традиционная Llama 3.1 (можно и другую), Open WebUI и PDF-файл с данными, который нужно подключить к Ламме и показать, что она понимает его контент и грамотно отвечает на вопросы по нему. Все это я уже сам делал неоднократно, но ответы мне не понравились.

2025-01-20 18:34

Stanislav Ricci
Stanislav Ricci ricci
Основная специализация: ИТ и Разработка
    Привет! Конечно, я могу помочь тебе научиться использовать RAG-технологии на твоем локальном AI-сервере с Ollama и другими LLM-моделями. RAG (Retrieve-And-Generate) — это технология, которая позволяет модели использовать внешние источники информации при генерации ответов. Это особенно полезно, когда тебе нужно предоставить точные и актуальные ответы на основе конкретных документов или данных.

    Шаг 1: Подготовка данных
    Первым шагом является подготовка данных, которые модель будет использовать для генерации ответов. Эти данные могут быть любыми текстовыми документами: статьями, книгами, базами знаний и т.д.

    Пример:
    Предположим, у нас есть несколько текстовых файлов с информацией о истории искусства. Мы хотим, чтобы модель могла отвечать на вопросы, используя эту информацию.

    Шаг 2: Создание векторной базы данных
    Для RAG-технологии мы должны создать векторную базу данных, которая будет содержать эмбеддинги (векторные представления) наших документов. Это позволит модели быстро ищать наиболее релевантные фрагменты текста для ответа на конкретный вопрос.

    Пример:
    Мы можем использовать библиотеку langchain для создания векторной базы данных. Вот пример кода:

    python
    Copy
    from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
    from langchain.vectorstores import FAISS
    from langchain.document_loaders import TextLoader

    # Загрузка документов
    loader = TextLoader('documents/art_history_document1.txt')
    documents = loader.load()

    # Создание эмбеддингов
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformer/all-MiniLM-L6-v2')

    # Создание векторной базы данных
    db = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
    db.save_local('vector_db')
    Андрей Журавлев
    Андрей Журавлев deviloups
    Добрый день! Хотел бы обсудить подробнее задачу
    Игорь Токарев
    Игорь Токарев milers
    Основная специализация: Искусственный интеллект
      Название проекта: Внедрение технологии RAG для улучшения качества ответов на AI-сервере

      Заказчик: Имя заказчика / Название компании

      Исполнитель: Ваше имя / Название вашей организации

      Описание проекта:

      Целью данного проекта является внедрение технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) на вашем AI-сервере для повышения точности и информативности ответов, предоставляемых пользователям. Технология RAG позволяет моделям искусственного интеллекта использовать внешние источники данных, такие как базы знаний, документы или веб-сайты, для обогащения своих ответов актуальной информацией.

      Основные этапы работ:

      1. Анализ текущих возможностей и потребностей:
      - Оценка текущего состояния вашего AI-сервера.
      - Определение требований к системе и целям проекта.

      2. Разработка архитектуры решения:
      - Проектирование системы интеграции RAG с текущими моделями LLM.
      - Выбор подходящих технологий и инструментов для реализации.

      3. Реализация и тестирование:
      - Разработка программного обеспечения для создания индексов документов и поиска релевантной информации.
      - Интеграция RAG с моделями LLM и тестирование функциональности.

      4. Оптимизация и настройка:
      - Оптимизация производительности системы.
      - Настройка параметров моделей для достижения наилучших результатов.

      5. Документирование и обучение:
      - Создание технической документации.
      - Проведение обучения персонала работе с новой системой.

      Преимущества внедрения RAG:

      - Повышение точности и информативности ответов.
      - Возможность использования актуальных данных из внешних источников.
      - Улучшение пользовательского опыта благодаря более качественным ответам.
      Алексей Курбатов
      Алексей Курбатов rety87nm
      Основная специализация: Веб-разработка и Продуктовый дизайн
      Разработка системы хранения и поиска данных для системы RAG.
      Если качество ответов не соответствует тому что нужно, значит необходимо дорабатывать часть которая вытаскивает контекст из векторной бд. Для этого нужно проанализировать структуру докумен ов, кластеризовать данные и посмотреть насколько они информативны. Готов помочь в доработке этой части

      Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.

      Другие открытые задания:

      анимация и создание 3d логотипа. Логотип svg имеется3 000 р.

      Бюджет: 3 000 р. Предложите свои варианты анимаций и эффектов для этого лого

      Создать SEO описания с помощью ChatGPT на английском200 р.

      Бюджет: 200 р. Нужно создать несколько SEO описаний с помощью ChatGPT на английском. Написать нейросетью и проверить по инструкции, по чеклисту. https://docs.google.com/docume…

      Онлайн Менеджер60 000 р.

      Бюджет: 60 000 р. Набираем сотрудников для удалённой работы. Подходит всем: от студентов до мам в декрете. Работать можно с телефона или компьютера. Обязанности: • Загружать товар…

      поиск заданий