使用Breebs提升LLM的知识库和回答精准度-优快云博客

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Breebs，一个开放的协作知识平台，来提升大型语言模型（LLM）的知识库和回答精准度。Breebs通过整合多个PDF文件，并在背后实施多种检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）模型，为您的LLM或聊天机器人提供有用的上下文，减少“幻觉”现象，并有助于访问原始资料。以下内容将涵盖技术背景、核心原理、代码实现、应用场景及实际开发中的一些建议。

技术背景介绍

在现今的AI应用中，大型语言模型（LLM）如GPT-3等表现出强大的语言理解和生成能力。然而，这些模型有时会生成不准确甚至虚构的内容，这种现象被称为“幻觉”。为了解决这一问题，Breebs提供了一种创新的解决方案：通过在Google Drive文件夹中存储PDF文档，然后创建知识胶囊（Breeb），这些胶囊可以被LLM和聊天机器人使用，以增强其知识库并确保回答的准确性。

核心原理解析

Breebs背后的核心技术是检索增强生成（RAG）模型。这些模型定期从Breebs中提取相关信息，并将其融入到语言模型的上下文中，从而确保每次生成的内容都准确且有根据。通过这种方式，Breebs能够无缝地为每次迭代提供有用的上下文，提升回答的质量。

代码实现演示

下面是一个实际可运行的代码示例，展示如何使用Breebs Retriever通过LangChain来提升GPT-3的问答能力。

安装必要的库:

pip install openai langchain

Python代码示例:

import openai
from langchain.retrievers import BreebsRetriever
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'  # 在yunwu.ai获取API Key
)

# 初始化BreebsRetriever
retriever = BreebsRetriever(
    api_key='your-breebs-api-key',  # Breebs平台的API Key
    google_drive_folder_id='your-google-drive-folder-id'  # 存放PDF文档的Google Drive文件夹ID
)

# 创建会话型检索链
conversational_chain = ConversationalRetrievalChain(
    llm=client,
    retriever=retriever
)

# 示例对话
def run_conversation(query):
    response = conversational_chain.run(input=query)
    print(response)

# 测试对话
run_conversation("Can you provide the latest update on quantum computing?")