检索增强生成（RAG）作为一种提升性能的技术，其受欢迎程度呈爆炸式增长。从高度准确的问答 AI 聊天机器人到代码生成副驾驶，各行各业的组织都在探索 RAG 如何帮助优化流程。
根据 金融服务业 AI 现状：2024 年趋势，55% 的受访者表示他们正在积极寻求 生成式 AI 其公司的工作流程。客户体验和参与度是最抢手的用例，回复率为 34%.这表明金融服务机构正在探索聊天机器人、虚拟助理和推荐系统，以增强客户体验。
在这 5 分钟的视频教程中， NVIDIA 高级解决方案架构师 Rohan Rao 演示了如何仅使用 100 行 Python 代码开发和部署由 LLM 驱动的 AI 聊天机器人，而无需您自己的 GPU 基础架构。
要点
- RAG 应用程序包含四个关键组件：自定义数据加载器、文本嵌入模型、向量数据库和大型语言模型。
- 开源 LLM NVIDIA AI 基础模型和端点 可以直接从您的应用程序访问，免费提供高达 1 万笔 API 事务。
- 使用 LangChain 连接器有助于简化开发。
- 生成 API 密钥后的第一步是 NGC 构建聊天用户界面并添加自定义数据连接器。使用 API 调用访问文本嵌入模型。
- 将向量数据库部署到索引嵌入中。创建或加载向量存储，并使用 FAISS 库存储数据块。
- 最后，使用开源框架 Streamlit 将您的 RAG 工作流连接在一起。
总结
从 基础模型 快速开始 LLM 实验。借助 NVIDIA AI Foundation Endpoints，所有嵌入和生成任务均可无缝处理，无需专用 GPU.查看以下资源，详细了解如何使用 RAG 增强 LLM 应用：
