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· 六月 11 阅读大约需 8 分钟
使用 IRIS 以及 langchain 构建 问答聊天机器人

这篇文章介绍了使用由支持 langchain 框架的IRIS来实现问答聊天机器人,其重点介绍了检索增强生成(RAG)。

文章探讨了IRIS中的向量搜索如何在langchain-iris中完成数据的存储、检索和语义搜索,从而实现对用户查询的精确、快速的响应。通过无缝集成以及索引和检索/生成等流程,由IRIS驱动的RAG应用程序使InterSystems开发者能够利用GenAI系统的能力。

为了帮助读者巩固这些概念,文章提供了Jupyter notebook一个完整的问答聊天机器人应用程序,以供参考。

什么是RAG以及它在问答聊天机器人中的角色

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· 二月 18 阅读大约需 11 分钟
向量搜索和 RAG(检索增强生成)模型

1. IRIS RAG Demo

IRIS RAG Demo

这是 IRIS 与 RAG(检索增强生成)示例的一个简单演示。
后端是使用 IRIS 和 IoP用 Python 编写的,LLM 模型是 orca-mini 并由 ollama 服务器提供。
前端是用 Streamlit 编写的聊天机器人。

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· 十月 6, 2023 阅读大约需 4 分钟
快速创建命名空间

一般情况下,我们根据iris的portal向导创建数据库,然后创建命名空间。这个过程比较花时间,如果是已经存在的数据库,还需要再装载。翻阅portal调用的方法后,我整合了这几个方法。把这几个方法拷贝到任意已经存在的命名空间,通过执行CNNS(路径,命名空间),就可以快速创建好命名空间。方法的大概过程是,进入到%sys命名空间,然后依次创建数据库,创建命名空间,创建web应用。创建完成后,回到当前命名空间。

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一个实例中可创建的最大命名空间数量为2048个。这个上限不可修改。

一个实例中可创建的最大数据库数量(包括远程数据库)为15998个。这个上限也不可修改。

一个实例中可创建数据库的总数量还有其他因素制约:

1. 数据库路径信息总量最大为256KB,也就是所有数据库的路径字符加起来不能多于256KB。设置的路径越长,可创建的数据库数量越少。
计算公式:最大数据库数量=258048/(平均数据库路径长度+3)

2. 镜像的数据库一个按两个算。也就是创建一个镜像的数据库,相当于创建了2个非镜像数据库。

更多细节请参考在线文档:
https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GS...

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