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Adaptive-RAG：通过问题复杂性学习自适应检索增强LLM
本文提出了一种自适应QA框架：Adaptive-RAG，能根据查询的复杂程度动态选择最适合的检索增强策略，从简单到复杂逐步调整。此框架使用一个小模型作为分类器，预测查询的复杂性并自动收集标签以优化选择过程。该方法在多种查询复杂性下提升了问答系统的效率和准确性，并在多个开放领域数据集上得到验证。Adaptive-RAG 框架 本文提出了一个名为自适应检索增强生成（Adaptive-RAG）的新框架，…- 8
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打造自己的RAG解析大模型：Labelme版面标注并顺利完成训练
在上一期文章中，我们介绍了几款开源标注工具，各具特色并涵盖了丰富的功能。其中，Label Studio 和 LabelMe 被认为是最为全面的标注工具，尤其在不同应用场景中表现出色。具体选择哪款工具应根据个人或公司的需求和资源投入来决定。Label Studio 具备强大的扩展性，但架构复杂，部署成本相对较高。今天，我们将重点讲解 LabelMe，介绍其安装、标注流程及数据导出方法，并结合版面标注…- 7
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实操｜如何优雅的实现RAG与GraphRAG应用中的知识文档增量更新？
在RAG应用（包括GraphRAG）中，领域知识的导入与索引是后续增强生成的基础。一个常见的问题是，当领域知识发生更新与变化时，如何用最简洁、快速、低成本的方式更新对应的向量或知识图谱索引？让我们来探讨这个问题。01需求一般来说企业的信息系统中都可能有较完善的知识库维护与管理应用，但是如何让变化的知识能够同步更新到RAG应用中则不一样，知识进入到RAG应用通常需要经过拆分（split）、嵌入（em…- 7
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DSPy还能整RAG的活？LeReT: 用强化学习实现LLM智能检索
面对”幻觉“，很多研究者尝试让LLMs能够从可信的外部信息中搜索并利用它们来“落地”答案。然而，LLMs在检索信息时面临的一个重要挑战在于，如何生成恰当的搜索查询，特别是在面对复杂、多步或不明确的问题时。因此，如何有效指导模型生成有针对性的搜索查询成为了一大难题。本文提出了一种叫做“通过尝试学习检索”（Learning to Retrieve by Trying，简称LeReT）的新型框架，结合了…- 3
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RAG（检索增强生成）在多轮对话场景中的应用
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型无法满足实际业务需求，主要有以下几方面原因：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT、文心一言、通义千问等）的训练集基本都是基于公开的数据，对于一些实时性的、非公开的…- 1
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RAG：如何通过实时数据提升AI准确性并减少“幻觉”
在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的“幻觉”（Hallucinations）。为了解决这一问题，出现了一项先进的AI技术——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG），它通过结合实时检索与内容生成的双重能力，显著提升AI的回答准确性。本文将深入探讨RAG的原理、技术架构、向量数据…- 5
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【文末福利送书】StructRAG：通过实时推理混合知识结构化推动RAG系统性能突破
检索增强生成（RAG）技术在许多基于知识的任务中有效增强 LLMs，但在知识密集型推理任务中面临挑战。现有RAG方法难以准确识别关键信息并进行全局推理。本文提出了一种新的框架 StructRAG，旨在通过推理时混合信息结构化来增强 LLMs 在知识密集型推理任务中的表现。它能够根据任务需求识别最佳结构类型，将原始文档重构为该结构格式，并基于该结构进行答案推断。StructRAG核心内容Struct…- 5
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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…- 7
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RAG遇上知识冲突，Google祭出终极大招~
在RAG的时候，再好的recall + rerank + 筛选策略，都会出现知识冲突，或query无关的候选知识的情况。文中称这种现象为“不完美检索”。通常，当检索精度不低于 20%时，RAG 是有帮助的。当检索精度接近 0 时，带有 RAG 的模型的表现要比没有 RAG 的模型差。添加更多的检索段落并不一定导致更好的性能，因为额外的段落可能会降低检索精度。核心流程如下图，分为3大步：通过特定的p…- 6
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【RAG】R²AG:将检索信息融入RAG，提升问答系统准确性
文章指出，传统RAG通过向量检索排序召回与Query相关的片段，通过prompt生成回复，LLMs与检索器之间存在语义鸿沟（LLMs难以有效利用检索器提供的信息）。下面来看看这篇文章引入检索信息增强RAG性能的trick。方法检索特征提取在 中，首先从检索器 获取语义表示：查询编码表示：：文档编码表示 ：。这样存在一个问题，这些表示不能直接使用…- 3
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基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之ElasticSearch
前言本章内容，我们将在已经构建的agent框架基础上，优化检索器，为检索器搭建ElasticSearch服务，实现问答系统的检索增强。检索问题通过测试天池大赛数据集的前100个问题，我们发现有很多问题RAG检索不到，例如：• {"id": 34, "question": "根据武汉兴图新科电子股份有限公司招股意向书，电子信息行业的上游涉及…- 3
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十月月末RAG最新工作：AutoRAG、PlanxRAG及SubgraphRAG实现思路解读
今天是2024年10月31日，星期四，北京，天气晴，2024年10月份的最后一天。本文主要介绍3个工作，一个是SubgraphRAG：知识图谱与RAG结合，一个是AutoRAG优化思路，一个是计划指导的检索增强生成PlanxRAG，其中涉及到的一些技术知识点，对我们进一步认识RAG及其前沿进展，有直接收益；供大家一起参考并思考。一、AutoRAG优化思路继续来看工作，《AutoRAG: Autom…- 7
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KAG来了，RAG慌了！
上个周，OpenSPG 开源了KAG 框架，通过利用知识图谱和向量检索的优势，在四个方面双向增强LLM和知识图谱，以解决 RAG 存在的挑战（RAG 存在着向量相似度与知识推理相关性差距大、对知识逻辑（如数值、时间关系、专家规则等）不敏感等问题，这些都阻碍了专业知识服务的落地。）。整个框架包括kg-builder和kg-solver两部分kg-builder实现了对LLM友好的知识表示，支持无sc…- 8
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【大模型】一个简单程序看透 RAG 的核心原理，理解优化 RAG 的关键要点
想让大语言模型不再胡说八道，检索增强生成（RAG）是一个可靠的解决方案。但很多人对 RAG 的印象可能是：需要复杂的架构、繁琐的组件配置、以及大量的调优工作。事实上，通过一个不到 200 行的 Python 程序，我们就能完整展示 RAG 是如何工作的。在这篇文章中，你将看到：如何用最简单的代码实现一个完整的 RAG 系统每个核心组件（检索器、向量数据库、大语言模型）是如何协同工作的最关键的是：你…- 4
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Perplexity CEO揭秘：不训大模型、关键在于检索、排序、编排
Perplexity AI CEO Aravind Srinivas接受Jim Rutt Show频道专访★内容导读：关于Perplexity AI 及其与其他搜索引擎的比较：Perplexity AI 是一种基于 AI 的新型搜索引擎（或答案引擎），其优势在于能够提供更准确、更全面的答案，尤其擅长处理复杂或研究导向型的问题，并提供来源引用。 这与传统的搜索引擎（例如谷歌）和大型语言模…- 5
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大模型与知识图谱结合用于推荐及LLM驱动分块ChunkRAG实现策略解读
今天是2024年10月30日，星期三，北京，天气晴。本文主要介绍2个工作，一个是RAG分块进展ChunkRAG，LLM驱动的块过滤方法，称为ChunkRAG，通过在块级别评估和过滤检索到的信息来增强RAG系统，该方法利用语义分块将文档划分为连贯的部分，并使用基于LLM的相关性评分来评估每个块与用户查询的对齐情况。另一个是知识图谱与大模型结合用于推荐的工作，KGLA框架，将知识图谱中的结构化信息转换…- 6
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超强大的PDF数据提取库PyMuPDF4LLM
PyMuPDF4LLM,顾名思义，它是一个为pymupdf添加了LLM的输出功能的库。PyMuPDF4LLM的特点：多功能 Markdown 提取PyMuPDF4LLM支持广泛的任务，从基本的文本提取到适合微调LLM的 Markdown格式的数据采集。灵活运用除了文本提取之外，该工具还可以逐页检索数据，将其保存为RAG任务所需的格式，甚至将数据直接传递给 LlamaIndex 等框架。丰富的提取功…- 23
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Genie：Uber的生成式AI随叫随到副驾驶
引言在当今快节奏的技术环境中,维持稳健的值班运营对确保服务顺畅运行至关重要。现代平台工程团队面临着高效管理值班排班、事件响应、关键时刻沟通以及在 Slack® 渠道上提供强有力客户支持的挑战。本文介绍了我们构建的名为 Genie 的值班副驾驶,它使用生成式 AI 来优化与值班工程师之间的沟通和问答。深入了解:问题和动机在 Uber,像 Michelangelo 团队这样的不同团队都有 Slack …- 8
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RAG 或 Fine Tume – 为您的用例选择正确方法的权威指南
序幕随着对大型语言模型 （LLMs） 的兴趣激增，许多开发人员和组织正忙于构建应用程序，以利用他们的力量。但是，当预训练LLMs的开箱即用没有按预期或希望执行时，关于如何提高LLM应用程序性能的问题就来了。最终，我们到了问自己的地步：我们应该使用检索增强生成（RAG）还是模型微调来改善结果？在深入研究之前，让我们揭开这两种方法的神秘面纱：RAG：这种方法将检索（或搜索）的能力集成到文本生成中LLM…- 7
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一文读懂：从RAG到多模态RAG
如果说2023年见证了大语言模型的“寒武纪大爆发”，那么2024年则是多模态大模型“元年”。GPT-4o的出现让大家见识到多模态能力引入，给下游应用生态带来的巨大改变。随之而来的，RAG技术也将逐渐从单语言模态的RAG进化到多模态RAG。本文将带大家速览多模态RAG技术的原理及实现。什么是RAG什么是RAG：Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。是一种结合了信…- 7
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行业落地分享：腾讯混元RAG/Agent落地实践
本文聚焦于腾讯大语言模型在多个业务场景下的应用，深入探讨了RAG技术的原理、优化实践以及GraphRAG在角色扮演场景中的应用，同时还介绍了Agent技术的原理和在混元大模型中的实现。unsetunset腾讯大语言模型应用场景unsetunset腾讯大模型广泛应用于内容生成、理解、智能客服、开发辅助、角色扮演、文本创作、审核、知识问答、代码评审、自动化测试、数字人互动、游戏NPC对话、情感分析、文…- 8
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揭秘RAG神器！如何通过上下文检索与混合搜索打造超强生成效果
检索增强生成 (RAG) 是自然语言处理 (NLP) 中使用的一种先进方法，用于生成准确、知情的响应。与仅依赖内部知识的传统模型不同，RAG 通过在生成过程中从外部文档或数据库检索相关信息来增强模型的能力。这意味着该模型可以“查找”相关数据并使用它来制定更精确的响应，特别是在处理需要最新或专业信息的主题时。上下文检索和混合搜索是用于增强检索增强生成 (RAG)系统的先进技术。它们属于更广泛的 RA…- 3
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claude提供了一种增强的上下文检索预处理
“ 为什么要对知识库内容进行分片和预处理？这看似简单的操作背后，实际上隐藏着RAG系统设计的精妙之处。首先，这解决了一个根本性挑战：大语言模型的输入长度限制。无论多么先进的模型，都会受到token数量的约束。通过分片，我们可以优雅地处理任意长度的文档，就像将一本厚重的书籍分成易于理解的章节。但仅仅做分片是远远不够的。想象一下，如果你只看到一本书的某一页，没有任何上下文信息，你能完全理解这…- 4
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聊聊Agentic RAG，可能是目前最强大和灵活的RAG实现方式
前言经典RAG应用的范式与架构已经非常流行，我们可以在很短的时间内借助成熟框架开发一个简单能用的RAG应用。在【RAG实战篇系列】文章中，风叔也介绍了一个最最基本的Naive RAG系统，以及优化RAG系统的十八般武器。但是，实际应用场景要远比理论中复杂。以企业级应用场景为例，企业内部有大量不同来源与类型的文档，比如word、pdf等非结构化数据，以及mysql数据库这种结构化数据。假设，我们现在…- 1
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