HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(1)

前序

        在之前的系列文章里，笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容：

《HuggingFists-低代码玩转LLM RAG-准备篇》

《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(1) Embedding》

《HuggingFists-低代码玩转LLM RAG(2) --Query》

        在之前的实验中，我们的环境里用到了Milvus向量库，关于这个向量库的搭建对很多人来说也显得有些繁琐。所以，本次我们选择使用腾讯云的向量库来代替Milvus向量库，完RAG应用场景的搭建。除了向量库采用腾讯云以外，我们本次也将文本Embedding以及大语言模型都换成腾讯云的技术栈，大模型使用腾讯云的混元大模型。在搭建这个实验的过程中，我们能够看到不同技术路线带来的效果差异。

（注：喜欢看视频的朋友可以看视频了解搭建过程《玩转数据之低代码LLM 腾讯云RAG》）

环境准备

        在腾讯云网站注册申请账号，并申请开通混元大语言模型以及腾讯向量库的应用授权，这些授权的申请需要网站审批，当申请通过后，在对应的页面创建Access Token后，就可以在HuggingFists中进行后续的环境准备工作了。