探索 LLAMA-3 的功能：RAG、路由和函数调用

在本节中，我们将探讨LLAMA-3在执行查询路由和函数调用方面的能力。我们将使用Gro API加载LLAMA-3模型，并测试它们在各种任务上的性能。

首先，我们将创建两个不同的向量存储:一个用于文档分块和嵌入,另一个用于文档摘要。这将允许我们测试模型根据用户查询选择合适向量存储的能力。

接下来,我们将检查模型在查询路由方面的性能。我们将向模型提供需要特定事实检索或文档摘要的查询,并观察模型如何选择合适的向量存储来生成响应。

最后,我们将探索模型的函数调用能力。我们将使用Gro API的工具使用实现,允许模型调用外部函数,如检索NBA比赛分数。我们将观察模型何时决定使用外部函数,以及它如何将函数的输出整合到最终响应中。

在整个部分中,我们将比较LLAMA-3 38亿和70亿版本的性能,突出更大模型的改进。

在本节中,我们将检查LLAMA-3执行查询路由和函数调用任务的能力。我们将使用来自WGE的文章"合成社交网络即将到来"作为我们测试的数据源。

首先,我们设置必要的组件,包括使用Gro API加载LLAMA-3模型(38亿和70亿版本),并创建两个向量存储:一个用于文档分块,另一个用于摘要。

然后,我们通过提出需要检索特定事实或总结整个文档的问题来测试模型的查询路由能力。LLAMA-3 70亿版本展现出更出色的性能,提供更准确和全面的响应,与38亿版本相比有明显改进。

接下来,我们探索LLAMA-3的函数调用能力,尽管官方不支持,但可以使用Gro的工具使用功能来实现。我们创建一个系统消息,指示模型使用外部函数检索NBA比赛分数,并在响应中包含球队名称和最终得分。LLAMA-3的38亿和70亿版本都能成功利用外部函数并提供所需信息。

总的来说,结果表明LLAMA-3能够在各种RAG(检索增强生成)任务上表现出色,其中70亿版本在各方面都展现出更强的性能。

70亿参数LLAMA-3模型与38亿参数版本相比,表现明显改善。主要差异包括:

• 70亿模型提供了更详细和准确的Meta和OpenAI等公司信息摘要。它能够综合关键要点,而不是简单地复制源文本中的句子。

• 对于涉及多个部分的更复杂查询,70亿模型在查询路由方面做得更好 - 正确识别最相关的数据源(向量索引或摘要索引)来回答问题。

• 当被问及与可用工具功能无关的话题时,70亿模型能够识别这一点并提供周到的响应,而不是像38亿模型那样尝试不适当的工具调用。

总的来说,70亿参数LLAMA-3模型规模的增加导致了语言理解和推理能力的大幅提升,使其能够更有效地处理更细微和开放式的查询。模型规模的增加似乎是实现这些性能改进的关键因素。

LLAMA-3官方不支持函数调用,但Grok API提供了工具使用的实现,使语言模型能够利用外部工具来回答复杂的查询。

这个过程的关键步骤包括:

1. 定义工具:系统消息包括对可用工具的详细描述,包括其输入和输出参数。这允许语言模型确定针对给定查询应使用哪个工具。

2. 工具选择:当用户提出问题时,语言模型首先检查是否需要使用外部工具。如果需要,它会根据查询的上下文选择合适的工具。

3. 工具调用:语言模型调用所选工具,传递必要的输入参数。工具的响应然后被反馈到语言模型中。

4. 最终响应生成:语言模型使用工具响应中的信息生成最终的用户答复。

这种方法允许LLAMA-3利用外部功能,如执行复杂计算或检索特定数据,以提供更准确和全面的用户查询响应。

所提供的示例演示了LLAMA-3如何与Grok API集成,以回答有关NBA比赛分数的问题。该模型能够选择合适的工具,调用"获取比赛分数"功能,然后使用检索到的信息为用户生成详细的响应。

总的来说,LLAMA-3与外部工具的集成扩展了模型的功能,使其能够处理更广泛的查询和任务。

Lama 3模型,包括38亿和70亿版本,在各种任务中如查询路由和函数调用方面展现了令人印象深刻的能力。模型根据用户查询准确识别相关向量存储或摘要索引的能力,展现了其对上下文和相关性的强大理解。

特别是70亿模型在更复杂的查询中表现优于较小的38亿版本,提供了更详细和准确的响应。利用Gro API实现函数调用功能,进一步突出了该模型的灵活性和利用外部工具增强自身能力的能力。

总的来说,Lama 3模型已被证明是强大的语言模型,能够有效地处理各种任务。从这一分析中获得的见解对于开发人员和研究人员在探索大型语言模型及其实际应用方面的工作可能很有价值。