详细介绍了如何从头开始构建一个基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)应用。

主要步骤包括：

  • 加载数据、分割文本、嵌入数据、索引数据、检索相关文本块、生成回复。

  • 为了扩展应用，实现了在Ray Data上进行并行计算的功能。

  • 为评估不同系统配置，实现了组件级评估和端到端评估。

  • 比较了不同的文本块大小、块数、嵌入模型和LLM的性能。

  • 实现了查询路由，根据查询复杂性将其发送到合适的LLM。

  • 使用Ray Serve架构应用，实现弹性伸缩。

  • 讨论了LLM应用的一阶和二阶影响。

  • 提出后续工作，包括持续更新、微调嵌入模型和LLM、收集用户反馈等。

  • 强调了Ray和Anyscale如何帮助构建、扩展和产品化LLM应用。

GitHub: github.com/ray-project/llm-applications  
Notebook: github.com/ray-project/llm-applications/blob/main/notebooks/rag.ipynb

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