RAG 使用 Cohere 的 Command R+

本文介绍了最先进的RAG优化模型CommandR+,它具有128k-token上下文窗口,用于提升企业级工作负载处理能力。文章详细讲解了如何利用LlamaIndex和Cohere技术构建一个与文档交互的RAG聊天应用程序,包括关键组件如嵌入模型、查询引擎和用户界面的实现。

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Command R+
是最先进的 RAG 优化模型,旨在解决企业级工作负载。 它拥有 128k-token 上下文窗口,为 LLM 能力设定了新基准。

主要特点包括:
128k-token 上下文窗口
高级检索增强生成 (RAG) 并被引用以减少幻觉
10种主要语言的多语言覆盖
用于自动化复杂业务流程的工具
在此工作室中,我们使用命令 R+ 创建了一个与您的文档 RAG 聊天应用程序:

注意:要通过 API 访问 Command R+,您需要通过 Cohere 生成自己的 API 密钥。

自己尝试一下

此时,我鼓励您通过单击 Open in Studio 中打开”并按照以下步骤进行操作:

工作室在新选项卡中启动,您可以随时返回此处了解事情的运作方式!

运行主笔记本

您可以首先运行 main.ipynb 笔记本,其中包含设置查询引擎以与您提供的存储库进行交互的基本代码。

与您的文档应用程序聊天

您还可以使用我们使用 Streamlit 创建的漂亮 UI 与文档进行交互,该 UI 直接从 Studio 提供。

请按照以下步骤启动应用程序:

1.点击Streamlit插件:

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