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微软 GraphRAG AI 更新提效了
资源是有限的，提高资源利用率就变得很重要了，我之前写的推文《微软正式开源 GraphRAG》提到过了这一点。通过提升大模型的全局检索和上下文理解能力，正是为了达到协同效果。近日，微软研究院对GraphRAG系统进行了更新。个人觉得它不仅在技术层面上实现了显著的提升，更在多个维度上为未来的信息处理和智能搜索领域带来了新的思考。提高数据检索效率通过引入动态社区选择功能，GraphRAG能够更加智能地识…- 11
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通过Reranking来优化RAG：提升信息检索的精准度
RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种重要的信息检索与生成技术（RAG（Retrieval Augmented Generation）及衍生框架：CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨），在帮助用户获取准确答案方面发挥着重要作用。然而，随着数据量的不断增长和用户需求的日益复杂，传统 RAG 系统在检索准确性和上下文相关性方面面临着诸多挑战。Reran…- 9
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从RAG到TAG：探索表增强生成（TAG）的力量
.01概述在人工智能（AI）不断发展的时代，数据的交互与利用方式也随之演变。在AI驱动的数据检索领域，出现了两种重要的方法：检索增强生成（RAG）和最近崭露头角的表增强生成（TAG）。尽管RAG通过将AI与外部数据检索系统结合，实现了有效的信息获取，但TAG则通过使大型语言模型（LLM）能够直接与结构化数据库交互，提供了一种全新的范式。在这篇文章中，我们将深入探讨TAG，分析其如何超越RAG，并介…- 7
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复旦发布：最佳RAG方案
摘要检索增强生成（RAG）技术在整合最新信息、减轻幻觉以及提升响应质量方面表现出色，特别是在专业领域。尽管许多RAG方法被提出以通过查询依赖检索来增强大型语言模型，但这些方法仍面临复杂的实施和较长的响应时间问题。通常，RAG工作流涉及多个处理步骤，每个步骤可以通过不同的方式执行。本文探讨了现有的RAG方法及其潜在组合，以确定最佳RAG实践。通过大量实验，提出了一些部署RAG的策略，以平…- 6
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破解PDF解析难题：RAG中高效解析复杂PDF的最佳选择
在 AI 领域，高效处理 PDF 文档是提升知识管理效率的关键。随着检索增强生成（RAG）技术的普及，从朴素 RAG 到高级 RAG，再到 GraphRAG 的快速演进，如微软的 GraphRAG 和 LightRAG 等框架不断涌现。这些框架提升了 RAG 的精度，但大多不支持 PDF 格式，而企业内部却存在大量 PDF 文档。因此，将这些资料有效整合进内部知识库成为技术挑战。然而，各种开源 P…- 9
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RAG技术全解析：从基础到前沿，掌握智能问答新动向
RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），通过结合语言模型生成能力和检索技术，为人们快速、准确地获取知识提供了解决方案。RAG技术不仅能够理解和生成自然语言，还能从海量数据中检索相关信息，以增强模型的回答准确性和可靠性，这在医疗、法律、金融等需要高度专业知识的领域尤为重要。本文将清晰的介绍RAG技术发展历程和未来趋势，阐述RAG技术如何从基础的检索-生成框…- 7
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RAG在未来会消失吗？附RAG的5种切分策略
最近，Prompt大神李继刚在即刻抛出一个问题：随即，就有很多大神在群里讨论起来，大家总体的看法是Prompt会更加重要，RAG和微调可能会消失或者变成另一种形式而存在。而讨论这个问题大家可能需要先了解模型训练的一些基本原理（以下总结来自社恐患者杨老师）：目前模型训练有几个瓶颈亟待突破：1、模型无法进行实时增量训练，现在预训练完成之后，再微调还是RLHF都无法让模型学到新的知识。模型参数无法动态更…- 5
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HtmlRAG：利用 HTML 结构化信息增强 RAG 系统的知识检索能力和准确性
.01概述在大型语言模型（LLM）逐渐普及的今天，检索增强生成（Retrieval-augmented Generation，简称RAG）技术逐渐成为提高AI知识处理能力、减少模型幻觉（hallucination）的关键手段。通过将外部知识库和生成模型相结合，RAG为如ChatGPT等多种商业应用提供了重要支持。然而，当前RAG的实现方式仍面临一项根本性挑战，即在知识处理过程中对HTML网页结构与…- 7
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打造自己的RAG解析大模型：表格数据标注的三条黄金规则
在上一期文章中，我们详细介绍了使用 LabelMe 进行版面标注的安装、标注流程和数据导出方法。本期我们将聚焦于使用 PPOCRLabel 进行表格标注的三条“黄金规则”。遵循这些规则，可以确保生成高质量的训练数据集，为构建高精度的文档表格识别模型奠定坚实基础。掌握这些技巧，将帮助我们进一步提升垂直领域模型的表格识别精度。PPOCRLabel全面介绍PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自…- 3
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RAGCache：让RAG系统更高效的多级动态缓存新方案
.01概述在当下的AI研究中，检索增强生成（RAG）技术正在逐步提升大型语言模型（LLM）的知识运用能力，帮助它们结合外部知识生成更加准确、符合现实的文本。然而，RAG系统却面临一个无法忽视的瓶颈：庞大的计算和内存需求。每当模型从知识库中获取大量文档来生成内容时，原始文本长度可能会被扩展十倍以上，极大地增加了系统的计算负担和响应时间，从而限制了RAG在实时场景中的应用潜力。为解决这一问题，北京大学…- 6
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Glean：企业AI搜索，估值46亿美元，ARR一年翻4倍
在 9 月份完成了 2.6 亿美元的 E 轮融资后，主打企业内部 AI 搜索的 Glean 估值达到 46 亿美元。2019 年创立，从企业内部搜索开始做起，5 年内完成五轮融资，在 ChatGPT 推出之后，Glean 以基于 RAG 技术的企业 AI 搜索为核心，陆续推出 Glean Assistant（Copilot）、Glean Apps（应用平台）和 Glean Actions（Agen…- 3
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从安装到配置，带你跑通GraphRAG
使用GraphRAG提升信息检索相关性。GraphRAG是传统RAG的升级版，通过索引和查询两大阶段，实现了信息的图结构化处理和社区检测技术，从而提升信息检索的上下文相关性。本文为大家详细介绍GraphRAG的设置和应用方法。1 GraphRAG GraphRAG 是传统 RAG 的升级版，主要分为索引和查询两个阶段：索引阶段：源文档被拆分为子文档，进行实体和关系提取，构建知识图谱，形成社区结构，…- 9
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蚂蚁 KAG 框架核心功能研读
一、引言前几天蚂蚁正式发布了一个专业领域知识服务框架, 叫做知识增强生成(Knowledge Augmented Generation，KAG), 该框架旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，以解决现有 RAG 技术栈的一些挑战。从蚂蚁对这个框架预热开始，笔者就对 KAG 的一些核心功能比较感兴趣，尤其是逻辑符号推理与知识对齐，在现有主流 RAG 系统中，这两点讨论貌似还不算多，趁着这次开源，赶紧…- 5
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【RAG】浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力-AssisTRAG
AssisTRAG通过集成一个智能信息助手来提升LLMs处理复杂推理任务的能力。该框架由两个主要组件构成：一个冻结的主语言模型和一个可训练的助手语言模型。1. 组件主语言模型（Main LLM）：负责根据提供的信息生成答案。这个模型是固定的，不进行训练。助手语言模型（Assistant LLM）：负责信息管理，包括记忆管理和知识管理。这个模型是可训练的。可以看出，相比之前的RAG，该框架主要创新点…- 4
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体验完百度世界2024上的iRAG，我觉得AI绘图也可以没有幻觉了。
作为受邀媒体，我现在人在2024百度世界大会现场。在论坛中，听李彦宏讲了最重要的1小时。这一小时里，他说了很多重要的东西，有智能体、有很好用的正式上线的智能画布，有一个无代码开发工具秒哒。但是最让我眼前一亮，觉得有点东西的，可能是一个跟AI绘图有关的产品。iRAG。检索增强的文生图技术。这个东西，还是值得单独拿出来说说的。不过在说之前，我觉得还是先需要跟一些产业外的人，科普一下什么叫RAG，就是把…- 6
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提升RAG文档效率，10种有效策略
随着大型语言模型（LLMs）在各种场景中的广泛应用，其在提供信息的准确性和可靠性方面面临挑战。检索增强型生成（RAG）技术应运而生，通过结合预训练模型的生成能力和基于检索的模型，为提高模型性能提供了一种有效的框架。RAG技术特别适用于特定领域的应用快速部署，而无需更新模型参数。尽管RAG方法在理论上具有巨大潜力，但在实际实施中仍存在复杂的实施和响应时间过长的问题。RAG工作流程 RAG工作流程通常…- 6
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揭秘RAG：全方位解析RAG检索中的意图识别，如何助力智能问答
随着人工智能和自然语言处理（NLP）的快速发展，智能问答系统和对话机器人已经深刻改变了人机交互体验。特别是在客服、教育、电子商务等场景中，智能问答系统的准确性和效率大幅提升。本文将探讨其中的核心技术之一——RAG（检索增强生成），以及如何通过意图识别和槽位填充，进一步提升对话的准确度和自然度。RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，是一种将知识检索和语言生成相结…- 7
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揭秘RAG背后的人机对话流程：从语音识别到智能生成
近年来，随着人工智能的快速发展，各种对话机器人如雨后春笋般出现，逐渐融入到我们的日常生活之中。这些机器人就像私人助理一样，可以帮助我们处理生活中的琐事，从而节省时间、提升效率。正是因为生活中充满了各类繁琐的小任务，才催生了对话机器人的需求，而这些需求也恰恰赋予了对话机器人存在的价值。在生活中，许多日常事务都可以通过语音或文字与对话机器人来完成。无论是订机票、预约餐厅、查询天气，还是查找资料、安排个…- 4
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Late Chunking×Milvus：如何提高RAG准确率
01.背景在RAG应用开发中，第一步就是对于文档进行chunking（分块），高效的文档分块，可以有效的提高后续的召回内容的准确性。而对于如何高效的分块是个讨论的热点，有诸如固定大小分块，随机大小分块，滑动窗口重新采样，递归分块，基于内容语义分块等方法。而Jina AI提出的Late Chunking从另外一个角度来处理分块问题，让我们来具体看看。02.Late Chunking是什么传统的分块在…- 4
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一个快速、低成本、高效的Fast GraphRAG
Fast GraphRAG：一个为可解释、高精度、Agent驱动的检索工作流程设计的简化且可提示的快速GraphRAG框架。Fast GraphRAG 特征：可解释和可调试的知识：图表提供了可查询、可视化和更新的知识的人类可导航视图。快速、低成本、高效：设计用于大规模运行而不需要大量资源或成本要求。动态数据：自动生成和优化图表以最适合您的领域和本体需求。增量更新：支持数据变化时的实时更新…- 9
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深入浅出：一个 RAG问答机器人调优示例
一、RAG基本流程为了让大模型能回答关于公司规章制度的问题，我们需要构建一个 RAG 应用，RAG应用的工作流程包括： 解析：加载公司规章制度文档（如pdf、docx等），并解析为文本形式；分段：对解析后的文档进行分段，因为大模型的输入长度是有限的；建立索引：使用嵌入模型（embedding 模型）对切片后的文档建立索引，并以向量数据库形式存储，便于后续检索；发起提问：用户输入的问题与向…- 6
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Astute RAG（Retrieval-Augmented Generation）：LLM信息检索与利用的新思路
LLM系统在处理复杂问题时，往往依赖于内部知识与外部信息的结合，然而，这种信息检索与整合的方式并不完美。据研究显示，约70%的检索信息包含无关或不准确的内容，这不仅影响了AI模型的输出质量，更在诸如医疗、金融等高风险领域埋下了安全隐患。正是在这样的背景下，Astute RAG（Retrieval-Augmented Generation）应运而生，今天我们一起来了解一下Astute RAG。一、传…- 6
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通过微调 Embedding 优化 RAG
大型语言模型 (LLM) 向用户和组织展示了巨大的潜力；它们的强大功能和生成能力使它们最近广受欢迎并被广泛接受。LLM 面临的一些缺点是无法以上下文感知的方式生成或响应用户给出的提示，听起来非常通用和开放，或者有时响应的信息已经过时。如果正确实施，检索增强生成 (RAG) 已被用于解决这一挑战。RAG（检索增强生成）最近已成为利用公开可用的 LLM 的最流行方式之一。RAG 提高了 LLM 生成的…- 5
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TextIn：一款优秀的文档解析神器，提升RAG性能必备
前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型（Retrieval-Augmented Generation, RAG）大模型（Large Language Model, LLM）已成为一种趋势。然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检索阶段，经常碰到三个主要问题。企业内部常常积累了大量包含PDF格式的文档，这些文档的解析精度不足，严重制约了基于专业知识的问答系统的性能。因此，提高…- 6
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