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微软RAG系统的的四层查询与技术挑战
大型语言模型（LLMs）通过利用外部数据增强，展示了在现实世界任务中突出的能力。这些外部数据不仅提升了模型在特定领域的专业知识和时效性，还有效降低了生成幻觉的风险，从而提高了输出结果的可控性和可解释性。然而，要在不同领域中成功应用数据增强的LLMs，依然面临许多挑战，这些挑战涉及从检索合适的数据、准确理解用户意图，到充分挖掘LLMs推理能力以完成复杂任务的各个方面。本研究提出了一种针对RAG（检索…- 6
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用伪代码Prompt让LLM进行图推理，生成更精准内容 | 最新
最近有研究发现，当LLM面对结构化数据，特别是图数据时，LLM的表现却不尽如人意。这几天，来自希腊和法国的研究团队提出了一种创新方法——利用伪代码提示来增强LLM的图推理能力。我基于这项研究先写了一个伪代码的SYSYTEM PROMPT运行出了一个社交网络分析的结果，再用这个结果写了一段代码，运行出了下面的图。我的评价只有一句：LLM图推理还是要用Pseudo prompt。01伪代码提示的力量#…- 7
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如何利用大模型+RAG构建知识问答助手？
知识问答助手已经成为企业在探索大模型应用时的首选场景之一，基于大模型的知识问答助手不仅能够自动整合企业内外部的海量信息，构建全面、精准的知识图谱，还能够通过自然语言查询，实现一键触达精准答案。大模型存在幻觉问题、可解释性差、隐私和安全问题等明显缺点，为了提高知识问答的准确率，一种基于“大模型+RAG（检索增强生成）”架构的方式正在形成。RAG的本质是在大模型交互之前提前进行搜索，召回正确的上下文给…- 6
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使用Ollama本地离线体验SimpleRAG（手把手教程）
Ollama介绍Ollama是一个开源项目，专注于开发和部署大语言模型，特别是像LLaMA这样的模型，用于生成高质量的文本和进行复杂的自然语言处理任务。Ollama的目标是让大语言模型的运行和使用变得更加容易和普及，而无需复杂的基础设施或深度的机器学习知识。GitHub地址：https://github.com/ollama/ollamaRAG是什么？检索生成增强（Retrieval-Augmen…- 6
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优化文本嵌入，大幅提升RAG检索速度
优化嵌入向量，实现文本处理的效率与性能的最佳平衡。1 简介 文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据。这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用。比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索，甚至优化搜索结果排序等。传统上，嵌入向量的维度是固定的，通常取2的幂次方，大小介于64到4096之间。现…- 5
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提升RAG应用性能：使用智谱AI的GLM-4和Embedding-3模型优化文档检索
上文 提速 RAG 应用：用 DeepSeek API 替换本地 Ollama 模型，LlamaIndex 实战解析 我们介绍了如何通过 DeepSeek 的 API 调用 DeepSeek v2.5 模型 替换通过 Ollama 调用本地下载好的 Qwen2.5 模型。这样做的目的是想通过 API 调用远程部署好的 LLM 给我们的 RAG 应用提提速。不然由于本地个人电脑计算资源的不…- 3
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Retrieval-Augmented Generation (RAG 检索增强生成) 创新切块策略
随着信息技术的快速发展，大规模文档的处理与分析已成为信息检索、自然语言处理（NLP）等领域的核心挑战之一。在复杂的文档处理任务中，如何有效地将大型文档分割成更小的、主题相关的部分，对提升系统性能至关重要。近年来，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统的兴起为这一难题提供了新的解决方案。本文将深入探讨一种基于句子embedding的创新RAG切块方法，该方法旨…- 5
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使用小尺寸大模型和 Dify 清洗数据：Qwen 2.5 7B
本篇文章，我们聊聊如何使用最近发布的 Qwen 2.5 7B 模型来做日常低成本的数据清理工作。写在前面这个月好像比上个月还忙，去了很多地方，见了很多朋友。之前云栖大会上说要写几篇 Qwen 相关的实践，一直没有时间，趁着今天出行前的空档，分享一篇之前使用小模型的经验。本篇文章使用的模型是千问 2.5 版本的 7B 模型的官方量化版：Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4，因为…- 6
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Anthropic RAG: 上下文检索技术
RAG 系统通常用于增强 AI 模型的特定领域知识。传统 RAG 方法在编码信息时会丢失上下文,导致检索失败率较高。"上下文检索" (Contextual Retrieval) 用于改进 RAG 系统中的检索步骤,通过结合语义嵌入和精确匹配技术,显著提高了 RAG 系统的检索准确性,从而提升了 AI 模型在特定领域任务中的表现。1传统 RAG 系统工作流程将知识库分割成小块文本…- 6
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AI检索黑马获2000万美元融资，推进RAG系统精准化，破解AI幻觉难题
在AI技术广泛应用的企业场景中，提高检索准确度和效率已成为关键挑战。特别是面对生成式AI中的“幻觉”问题，企业急需有效解决方案。华人学霸团队Voyage AI，一家由华人创办的AI初创公司，正是为了应对这一问题而诞生。通过开发先进的嵌入和重新排序模型，Voyage AI为企业提供了高效的检索增强生成（RAG）解决方案，以应对复杂数据的检索需求。Voyage AI近日宣布完成了2000万美元的A轮融…- 8
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OpenRAG：全面增强RAG推理，超越Self-RAG、RAG 2.0、Command R+
现有的RAG方法在使用开源LLMs处理复杂查询（如多跳检索任务）时，表现出有限的推理能力。提出了一个名为OPEN-RAG的新框架，旨在提高开源LLMs在RAG中的推理能力。OPEN-RAG中的推理流程。它学习生成检索/不检索标记，对比相关和不相关上下文，并将答案归类为部分支持、完全支持或不支持。然后在推理时，给定一个（多跳）用户查询，首先强制模型在输入条件为不检索的情况下生成答案，并根据模型的置信…- 7
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如何引入chunk层级优化RAG性能：从树结构RAPTOR到GEM-RAG加权图方案解读
今天是2024年9月29日，星期日，北京，天气晴。最近看到一张图，关于现有多模态大模型进展，其一般构造中设计两个预训练组件：大型语言模型（LLM backbone）：为VLM提供语言理解能力的组件。视觉编码器（Vision encoder）：为VLM提供图像理解能力的组件。《Molmo and PixMo: Open Weights and Open Data for State-of-the-A…- 6
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KAG：RAG已经不够了，知识增强生成才是王道，提升朴素RAG一倍性能
KAG：RAG已经不够了，知识增强生成才是王道，提升朴素RAG一倍性能发布时间：2024 年 09 月 24 日RAGKAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation新推出的检索增强生成 (RAG) 技术虽能高效构建领域应用，但受限于模糊检索、通用语言模型的“幻觉”问题及复杂系统中的级联损失，…- 5
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打造自己的RAG解析大模型：Windows下部署OCR应用服务（可商业应用）
在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Windows 环境中配置 OCR 相关模型，并完成了模型验证。本篇文章将基于之前的内容，进一步讲解如何将文本检测、方向分类和文本识别模型进行串联，最终搭建一个基础的 OCR 应用服务。通过这些模型的串联与部署，我们将能够创建一个可商用的 OCR 系统，从而满足更复杂的文档解析需求，并为未来自定义训练模型的服务部署奠定坚实的基础。有关在 Windows 环境下安装…- 5
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基于RAG的to B智能体（Agent）应用实践
RAG在to B领域一般应用在知识库问答，智能客服等场景，大概流程是：把知识内容进行分块，建立索引后存储于向量数据库中，通过相似度检索的方式，召回与提问匹配度较高的知识片段后输入给大模型，再让大模型基于提问进行针对性的回答。RAG+大模型构建的机器人相比于传统机器人，有更强的语义理解能力与生成组织能力，在“解决问题”层面上整体表现更加“拟人化”。除了以上两个场景外，RAG在to B软件领域中仍存在…- 8
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RAG实战篇：将用户输入转换为精确的数据库查询语言
在前面三篇文章中，风叔分别介绍了索引（Indexing）、查询转换（Query Translation）和路由（Routing）环节的优化方案。在这篇文章中，围绕查询构建（Query Construction）环节，如下图黄框所示，风叔详细介绍一下如何将用户输入，转换为精准的数据库查询语言。查询构建主要是为了将用户自然语言的Query，转化为某种特定软件或机器能理解的语言。因为随着大模型在各行各业…- 6
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RAG(检索增强生成)新探索：IdentityRAG 提高 RAG 准确性
在信息爆炸的时代，企业对于高效、准确地处理客户信息的需求日益迫切。传统的信息检索与生成技术已难以满足复杂多变的业务需求，特别是在客户服务领域。RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术的出现，为这一挑战提供了新的解决方案。然而，传统的RAG技术在处理结构化数据、识别实体身份方面存在局限。本文将探讨如何通过IdentityRAG，结合Tilores技术，…- 4
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2.7K+ Star！LlamaParse：一个为RAG和代理打造的文档解析神器
LlamaParse 简介LlamaParse[1] 是一个专为生成式人工智能（GenAI）设计的文档解析器，能够解析复杂的文档数据，以适应任何下游大型语言模型（LLM）的使用场景，如检索增强生成（RAG）或智能代理。它能够解析多种复杂的文件类型，包括 PDF、PPTX、DOCX、XLSX 和 HTML，并且支持表格识别、多模态解析和自定义解析。项目特点主要特点广泛的文件类型支持：支持解析多种非结…- 3
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你的RAG混合搜索效果不好？别着急上Reranking,先把RRF算法的K=60改了试试。
1、RAG的两级搜索架构检索增强生成（RAG）的检索部分，通常采用两级架构：检索-Retrieval（L1）和排序-Ranking（L2）。这种架构不仅需要快速从大规模非结构化数据集中找到相关信息，还需要确保最相关的内容被后续过程优先处理。第一级：检索（L1） 检索层的主要目标是快速从索引中找出所有满足搜索条件的文档。这一步会对结果进行初步评分，并选取有限数量（比如前50）最相关的结果传递给下一层…- 1
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LLM RAG面试问题大全!
01。引言RAG在通用人工智能、数据科学和人工智能的发展领域中起到了变革性的作用。RAG模型让机器能够基于事实产生更准确、连贯和一致的语言，它改变了人类与技术的互动方式。RAG让能够撰写独特内容、引人入胜的产品描述和新闻文章的机器人概念成为现实。尽管RAG的重要性日益增加，但潜在的数据科学家和AI爱好者仍然需要获取全面的信息。本文通过提供20多个顶级RAG面试问题，填补了这一知识空白。02。RAG…- 4
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检索增强生成(RAG)与相关技术综述：问题、分类、数据、模型、挑战
大型语言模型（LLMs）通过结合外部数据，已经在完成现实世界任务方面展现出了显著的能力。外部数据不仅增强了模型在特定领域的专业知识和时效性，还减少了幻觉现象的发生，从而提高了输出的可控性和可解释性。将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成（RAG）和微调，正受到越来越多的关注并得到广泛应用。尽管如此，在各个专业领域有效部署数据增强型LLMs面临着巨大的挑战。这些挑战包括从检索相关数据和准确…- 8
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大模型RAG：基于PgSql的向量检索
一 RAG与向量检索1.1 RAG概念检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG。RAG通常包括两个阶段：1、检索上下文相关信息；2、使用检索到的知识指导生成过程。简单来说，就像开卷考试，我们可以携带参考材料用来查找相关信息来回答问题。1.2 RAG意义目前对大模型的使用通常存在两个主要挑战：1、由于生成模型依赖于内在知识（权重），对于未覆盖到的知识领…- 7
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RAG实战篇：精准判断用户查询意图，自动选择最佳处理方案
在这篇文章中，围绕Routing（路由）环节，如下图橙色框内所示，风叔详细介绍一下面对不同的用户输入，如何让大模型更智能地路由到最佳方案。路由的作用，是为每个Query选择最合适的处理管道，以及依据来自模型的输入或补充的元数据，来确定将启用哪些模块。比如当用户的输入问题涉及到跨文档检索、或者对于复杂文档构建了多级索引时，就需要使用路由机制。下面，我们结合源代码，介绍一下Logical routin…- 6
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