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https://github.com/alibaba/higress.git
synced 2026-02-27 22:20:57 +08:00
简介
通过对接阿里云向量检索服务实现LLM-RAG,流程如图所示:
配置说明
| 名称 | 数据类型 | 填写要求 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
dashscope.apiKey |
string | 必填 | - | 用于在访问通义千问服务时进行认证的令牌。 |
dashscope.serviceName |
string | 必填 | - | 通义千问服务名 |
dashscope.servicePort |
int | 必填 | - | 通义千问服务端口 |
dashscope.domain |
string | 必填 | - | 访问通义千问服务时域名 |
dashvector.apiKey |
string | 必填 | - | 用于在访问阿里云向量检索服务时进行认证的令牌。 |
dashvector.serviceName |
string | 必填 | - | 阿里云向量检索服务名 |
dashvector.servicePort |
int | 必填 | - | 阿里云向量检索服务端口 |
dashvector.domain |
string | 必填 | - | 访问阿里云向量检索服务时域名 |
示例
dashscope:
apiKey: xxxxxxxxxxxxxxx
serviceName: dashscope
servicePort: 443
domain: dashscope.aliyuncs.com
dashvector:
apiKey: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
serviceName: dashvector
servicePort: 443
domain: vrs-cn-xxxxxxxxxxxxxxx.dashvector.cn-hangzhou.aliyuncs.com
collection: xxxxxxxxxxxxxxx
CEC-Corpus 数据集包含 332 篇突发事件的新闻报道的语料和标注数据,提取其原始的新闻稿文本,将其向量化后添加到阿里云向量检索服务。文本向量化的教程可以参考《基于向量检索服务与灵积实现语义搜索》。
以下为使用RAG进行增强的例子,原始请求为:
海南追尾事故,发生在哪里?原因是什么?人员伤亡情况如何?
未经过RAG插件处理LLM返回的结果为:
抱歉,作为AI模型,我无法实时获取和更新新闻事件的具体信息,包括地点、原因、人员伤亡等细节。对于此类具体事件,建议您查阅最新的新闻报道或官方通报以获取准确信息。您可以访问主流媒体网站、使用新闻应用或者关注相关政府部门的公告来获取这类动态资讯。
经过RAG插件处理后LLM返回的结果为:
海南追尾事故发生在海文高速公路文昌至海口方向37公里处。关于事故的具体原因,交警部门当时仍在进一步调查中,所以根据提供的信息无法确定事故的确切原因。人员伤亡情况是1人死亡(司机当场死亡),另有8人受伤(包括2名儿童和6名成人),所有受伤人员都被解救并送往医院进行治疗。
