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企业级 RAG 全链路优化关键技术
首先在效果层面，离线链路里第一个优化点就是文档解析。文档有很多格式，比如说 PDF、Word 、PPT,等等，还有一些结构化数据。然而最大的难点还是一些非结构化的文档，因为里面会有不同的内容。比如说像表格、图片，这些内容 AI 其实是很难理解的。在通过长期大量的优化以后，我们在搜索开放平台里面提供了文档解析服务，支持各种各样常见的文档格式和内容的解析。2. RAG 优化效果—文本切片文档解析完，从…- 2
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面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解决方案
01概述在现代信息检索领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。在特定场景下，例如金融等领域，用户通常需要精确且相关的信息来支持决策。传统生成模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好，但在专业知识的准确性上可能有所不足。RAG 模型通过将检索与生成相结合，能有效提升…- 5
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RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践
当前LLM受限于其训练时所用的固定数据集，难以处理私有或最新的信息，且可能存在“幻觉”现象，即提供错误但看似合理的答案。为了解决这些问题，检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）框架应运而生。RAG（微软最新研究：RAG（Retrieval-Augmented Generation）的四个级别深度解析）通过引入外部文档，利用上下文学习提升LLM的响…- 7
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打造自己的RAG解析大模型：金融、财务、保险都需要的表格识别，只需看这一篇
金融、财务和保险等行业中的RAG应用系统，针对PDF和图片中的表格进行识别，具有非常重要的实际意义。在这些业务场景中，表格数据通常包含大量结构化信息，例如财务报表、资产负债表、保险理赔单、投资组合明细、信贷记录等。这些表格承载着企业运营、风险评估和决策制定等核心数据，因此对其进行准确、高效的识别和抽取至关重要。通过将这些表格信息转化为结构化数据并存储到向量数据库中，RAG系统能够快速地检索和分析这…- 8
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1分钟搭建一个代码知识库，腾讯这款工具强的可怕
前几天，我有事，就回到之前跟朋友一起合伙的软件公司，我朋友说，你好久没来了，既然来了，就给大家说一说 AI 编程吧，现在公司员工有用 AI 编程助手的，也有没用的，而且用的都比较杂七杂八的，不系统，用哪家的都有。我朋友也知道我这两年在研究 AI 的各种应用场景和玩法。对国内 AI 编程比较熟悉，想让我推荐一款适合企业使用的 AI 编程助手，他同时说：有没有这样的 AI 编程助手或者平台，公司常见的…- 6
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MedGraphRAG最新版：探索医学大模型领域的未来新革命 – 牛津&CMU
摘要GraphRAG(GraphRAG：设计模式，挑战和落地指南)代表了一组新兴的技术，这些技术将知识图谱与大型语言模型合并，以增强检索增强生成。然而，缺乏标准化导致了各种各样的实现，每种实施都有其独特的优势和挑战。在 贝莱德&英伟达 - HybridRAG：整合GraphRAG和VectorRAG以实现金融信息高效提取 中，探讨了 Nvidia 和 Blackrock…- 13
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“白菜价”的GraphRAG来了，成本降低1000倍！
GraphRAG：AI降本1000倍今年7月，微软首次开源了庞大的知识索引框架GraphRAG，在短短四个月内，它便在GitHub上获得了超过19,000颗星，迅速成为RAG（图谱增强生成）技术领域的热门框架之一。尽管GraphRAG在许多场景中表现出色，但在处理全局数据查询时，其成本问题一直受到诟病，尤其是在大规模AI模型中，查询的延迟和准确性也成为了瓶颈。为了解决这些问题，微软研究院在近日推出…- 9
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AGI：呼唤更好的检索技术，而非仅仅依赖于LLMs
Artificial General Intelligence（AGI，通用人工智能）代表了技术发展的至高境界。这一概念设想了一种能够像人类一样快速学习新信息、灵活适应各种任务的人工智能。尽管大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已在众多科学、技术、工程和数学（STEM）领域中取得了令人瞩目的成绩(LLM的擅长与不擅长：深入剖析大语言模型的能力边界)，但真正的AGI仍…- 9
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AI Agent智能体: 企业知识自动化的新架构 – MenloVC
摘要本篇文章探讨了人工智能（AI）从简单的大型语言模型（LLM）发展到自主智能体的演变，概述了四个关键构建块（推理、外部记忆、执行和规划），并详细介绍了不同的智能体架构（检索增强生成（RAG）、工具使用、决策智能体、有限自主智能体和通用AI智能体），同时提供了实际案例。 关键要点:- **生成式AI**正在从搜索、合成和生成的阶段向能够思考和行动的自主智能体演变。 - **完全…- 10
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如何为RAG应用选择最佳Embedding模型
向量Embedding是目前检索增强生成（RAG）应用程序的核心。它们捕获数据对象（如文本，图像等）的语义信息，并以数字数组表示。在时下的生成式AI应用中，这些向量Embedding通常由Embedding模型生成。如何为RAG应用程序选择合适的Embedding模型呢？总体来说，这取决于具体用例以及具体需求。接下来，让我们拆分步骤来分别来看。01.确定具体用例我们基于RAG应用程序需求考虑以下问…- 6
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Neo4j×Milvus：手把手教你搭建GraphRAG Agent
文章最初发布于 Neo4j，已获得授权转载。01.概览本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能，能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。传统的检索增强生成（RAG）系统…- 10
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别再用PostgreSQL了,Milvus才是多语言RAG的最佳搭档
你有没有想过,为什么我们的大脑能够轻松地理解"一朵花"、"a flower"和"一輪の花"其实指的是同一个事物?多语言 RAG 系统就像是在模仿人类大脑的这种神奇能力。它通过先进的向量技术,将不同语言中表达相同含义的文字转化为统一的"数字密码"，让机器也能具备类似人类的跨语言理解能力。如果说传统的翻译系统是在文字&qu…- 6
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RAG系统中的困境：上下文不是想加就能加的
“这段代码明明是对的啊，为什么ChatGPT还给出了错误的解释？我都把相关文档放进去了！” “用户问的是2024年的新闻，我也给了最新的新闻报道作为上下文，但模型回答的还是2022年的旧闻...” 相信做RAG应用开发的同学都遇到过类似的困扰。明明提供了相关的上下文，为什么大模型还是会产生幻觉...是大模型没有好好利用上下文，还是上下文本身就不足以回答问题？ 最近Google、UCSD等机构的研究…- 3
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FastRAG：高效半结构化数据处理新范式，轻松提升检索生成效率
今天分享的是一种针对半结构化数据处理的 RAG 方法：FastRAG。论文链接: https://arxiv.org/abs/2411.1377301 简介随着网络规模的不断扩大和数据量的激增，对网络数据的处理和理解变得越来越困难。传统的网络管理工具在处理半结构化数据（如日志和配置文件）时效率低下，难以全面提取和利用其中蕴含的信息。现有的大型语言模型（LLM）结合检索增强生成（RAG）技…- 6
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Gitee AI+Dify 双剑合璧，打造另类 RAG 知识库
从红薯喊我来折腾 AI 至今已经四个月了，很感激 Gitee AI 团队在这个过程中给与的支持与帮助，也是基于 Gitee AI 团队给我的强大信心，我们联合兄弟单位申报的国家卫健委《2024年医学工程科研项目》顺利通过审批，拿到了立项通知书。我们的项目是一个围绕医疗设备和医用耗材开展 AI 使用探索的一个应用，涉及到 AI 方面的业务流程，主要就是需要利用 RAG+LLM 的功能，给临床提供指定…- 8
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详细的Agentic RAG的前世今生
虽然检索增强生成 (RAG) 主导了 2023 年，但代理工作流程将在 2024 年推动巨大进步。AI 代理的使用为构建更强大、更稳健、更通用的大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序开辟了新的可能性。一种可能性是使用代理 RAG 管道中的 AI 代理来增强 RAG 管道。本文将介绍Agentic RAG 的概念、其实现以及其优点和局限性。Agentic RAG基本原理Agentic R…- 6
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微软最新研究：RAG（Retrieval-Augmented Generation）的四个级别深度解析
当下检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）架构以其独特的优势逐渐崭露头角，尤其在处理复杂、多部分的查询时展现出了卓越的性能。微软，作为全球科技巨头，对RAG（小模型在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中的应用：提升效率与可扩展性的新路径）的研究尤为深入，并提出了基于查询需求分层的RAG任务分类法，这一方法将用…- 3
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总算有人把智能体记忆说清楚了
❝随着人工智能技术的迅速发展，智能体（Agent）已经成为许多领域的热点话题。尤其是在生成式AI大规模应用的时代，智能体的设计和运作模式备受关注。而其中，“智能体的记忆”更是近年来AI开发中的核心问题之一。一个没有记忆的智能体就像金鱼一样，在对话结束后就会忘记所有信息，严重限制了其潜力。本篇文章将循序渐进地介绍智能体记忆的概念、类型、更新方式以及其实际应用。通过具体的例子，帮助读者深入了解智能体记…- 5
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RAGOps 指南：构建和扩展检索增强生成系统
RAGOps 指南：构建和扩展检索增强生成系统有效实施 RAG 的架构、操作层和最佳实践在生成式 AI 和大型语言模型驱动的应用中，检增强生成（RAG）技术被广泛应用，这一点并不让人感到惊讶。事实上，根据Databricks 的报告[1]，超过 60% 的 LLM 驱动应用在某种程度上使用了 RAG。因此，在当前价值约 60 亿美元并以每年近 40% 速度增长的全球 LLM 市场中，RAG 无疑成…- 19
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企业级 RAG 应用程序的终极工具包
llmware 是一个集成框架，具有 50+ 多个小型、专业、开源模型， 用于快速开发基于 LLM 的应用程序，包括 Retrieval Augmented Generation （RAG） 和代理工作流的多步骤编排。适用谁该项目提供了一套全面的工具，任何人都可以使用，从初学者到最老练的 AI 开发人员，都可以快速构建工业级、基于知识的企业 LLM 应用程序。概述llmware 提供一个统一的框架…- 10
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本地知识库，通过RAG来解决信息的精准生成
-正文-既然有了大语言模型LLM为什么还要用RAG,LLM 的局限性有哪些？RAG的优势：RAG的使用场景：架构基本工作流程：核心组件RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的人工智能技术。RAG是生成式AI领域的重大进展，它通过整合外部知识源来增强传统的大语言模型 (LLM…- 2
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比GraphRAG还好的LightRAG到底是何方神圣？
1. 为什么要提出 LightRAG？检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）通过整合外部知识源来增强大型语言模型，这种整合使 LLM 能够生成更准确和与上下文相关的响应，显著提高实际应用中的效用。• 通过适应特定领域知识，RAG 系统确保所提供的信息不仅相关，而且符合用户的需求。• 提供获取最新信息的途径，这种途径在一些快速发展的领域非常重要。• 分块…- 9
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LightRAG – 更快更便宜的GraphRAG
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为提升大型语言模型（LLMs）能力的重要方法之一，通过整合外部知识，显著改善了生成内容的质量和相关性。RAG 的局限性传统的 RAG 系统虽然表现优异，但其局限性也不容忽视：数据结构扁平化 传统 RAG 系统往往依赖扁平化的数据结构，难以捕捉信息之间的复杂关系。这种缺陷导致生成的答案片段化，缺乏上下文的一致…- 5
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全面解析LLM业务落地：RAG技术的创新应用、ReAct的智能化实践及基于业务场景的评估框架设计
1. 如何让 LLM 更好的业务落地常见方法等待新的大型模型版本：但是，每个新版本也会有时间限制。自己训练模型：这种方法成本高昂且耗时，需要大量基础设施。它也只是一个临时解决方案。LoRA（低秩自适应）微调：这种方法更简单、更便宜，可以更频繁地进行，但不能在线进行。模型参数无法动态更新。RAG（检索增强生成）：RAG-Graph 和 RAG Light 等变体允许您根据提供的文档添加知识，使用最新…- 7
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