Beginners Guide to Retrieval Augmented Generation with Professor Tom Yeh | SingleStore Webinars

视频内容摘要

简要概述:

本视频主要讲解了检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 技术。
RAG 技术将检索机制与生成式 AI 模型相结合，以提高 AI 生成的内容的准确性和可靠性。
视频中提到了 SingleStore 数据库平台，并展示了如何利用 RAG 技术进行问答、摘要、问卷调查等应用。
视频中详细介绍了 RAG 的工作流程，包括数据索引、检索和生成等步骤。

详细概述:

介绍 RAG 技术:
- 视频首先介绍了 RAG 技术的概念，并用一个简单的数学公式（Query + Prompt + Context + LLM）来解释 RAG 的组成部分。
- 视频解释了每个组成部分的作用，例如 Prompt 用于引导 LLM 的行为，Context 用于提供相关信息，LLM 用于生成最终的答案。
- 视频通过多个例子说明了 RAG 技术的优势，例如在没有 Context 的情况下，LLM 可能会产生幻觉，而 RAG 技术可以有效地避免这种情况。
数据索引流程:
- 视频详细讲解了 RAG 技术的数据索引流程，该流程包括四个步骤：加载、分割、嵌入和存储。
- 视频以中文文本为例，展示了如何将文本分割成多个片段，并使用嵌入模型将每个片段转换为向量。
- 视频还介绍了常用的数据索引工具，例如 LlamaIndex 和 Faiss 等。
检索和生成:
- 视频介绍了如何使用 SingleStore 数据库进行检索，并展示了如何使用 SQL 语句进行向量检索。
- 视频还介绍了使用 Faiss 等工具进行检索的 API 接口。
- 视频讲解了如何将检索到的信息与 Prompt 和 Query 结合起来，最终生成答案。
RAG 技术的应用:
- 视频展示了 RAG 技术在问答、摘要、问卷调查等方面的应用。
- 视频还介绍了 RAG 技术的几种扩展方法，例如多维嵌入、GPT 排序、多查询检索和上下文压缩等。
总结:
- 视频最后总结了 RAG 技术的优势，并强调了 RAG 技术在 AI 领域的重要意义。
- 视频还鼓励观众尝试 SingleStore 数据库平台，并提供了免费试用链接。

需要注意的是，以上只是对视频内容的简要概述，视频中还包含许多其他细节和技术信息，建议您观看完整的视频以获取更多信息。