檢索增強生成（RAG）作為一種提升性能的技術，其受歡迎程度呈爆炸式增長。從高度準確的問答 AI 聊天機器人到代碼生成副駕駛，各行各業的組織都在探索 RAG 如何幫助優化流程。
根據 金融服務業 AI 現狀：2024 年趨勢，55% 的受訪者表示他們正在積極尋求 生成式 AI 其公司的工作流程。客戶體驗和參與度是最搶手的用例，回復率為 34%.這表明金融服務機構正在探索聊天機器人、虛擬助理和推薦系統，以增強客戶體驗。
在這 5 分鐘的視頻教程中， NVIDIA 高級解決方案架構師 Rohan Rao 演示了如何僅使用 100 行 Python 代碼開發和部署由 LLM 驅動的 AI 聊天機器人，而無需您自己的 GPU 基礎架構。
要點
- RAG 應用程序包含四個關鍵組件：自定義數據加載器、文本嵌入模型、向量數據庫和大型語言模型。
- 開源 LLM NVIDIA AI 基礎模型和端點 可以直接從您的應用程序訪問，免費提供高達 1 萬筆 API 事務。
- 使用 LangChain 連接器有助于簡化開發。
- 生成 API 密鑰后的第一步是 NGC 構建聊天用戶界面并添加自定義數據連接器。使用 API 調用訪問文本嵌入模型。
- 將向量數據庫部署到索引嵌入中。創建或加載向量存儲，并使用 FAISS 庫存儲數據塊。
- 最后，使用開源框架 Streamlit 將您的 RAG 工作流連接在一起。
總結
從 基礎模型 快速開始 LLM 實驗。借助 NVIDIA AI Foundation Endpoints，所有嵌入和生成任務均可無縫處理，無需專用 GPU.查看以下資源，詳細了解如何使用 RAG 增強 LLM 應用：
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