基于Llama 3、Ollama、Milvus、LangChain，快速搭建本地RAG

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指导如何结合Ollama、Llama 3和Milvus搭建高效的检索增强生成（RAG）系统，创建一个能解答特定问题的Q 聊天机器人。 长按关注《AI科技论谈》 随着Llama、Mistral、Gemma等开源大型语言模型（LLMs）的兴起，本地运行LLMs的实用性和必要性日益凸显，尤其是与商业模型如GPT-3或GPT-4相比时，其成本效益展现出明显的优势。 本文指导读者如何结合Ollama、Llama 3和Milvus搭建高效的检索增强生成（RAG）系统，创建一个能解答特定问题的Q 聊天机器人。 1 RAG概述 RAG，即检索增强生成，是一种通过融合额外的数据源来提升大型语言模型（LLMs）性能的技术。一个典型的RAG应用流程包括： 索引：这涉及从数据源中提取数据，并在Milvus中进行加载、分割和存储，形成索引。 检索与生成：在应用运行期间，RAG会处理用户的查询，从Milvus中的索引里检索出相关数据，然后利用这 ………………………………