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解锁RAG应用：利用FastRAG中的Dense Retrievers优化开放域问答
检索增强生成是一种在自然语言处理领域的前沿技术，结合了信息检索和生成模型的优势。其核心目标是通过检索相关段落或文档，生成信息更丰富、上下文更切合用户查询的响应。这项技术在诸多应用中展现了巨大的潜力，尤其是在开放域问答领域。开放域问答的研究重点在于开发能够理解并回答用户多样化问题的系统，这通常涉及利用信息检索技术从海量非结构化数据中提取相关信息。信息检索过去主要依赖于基于单词统计的稀疏技术。在传统方…- 4
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AI应用中基于语音驱动的RAG如何做？
介绍在当今快节奏的世界中，信息触手可及，我们经常需要寻找复杂问题的答案。但是，如果您只需对设备提问，就能通过语音获得简洁准确的回答呢？这就是语音驱动的（音频）RAG的出现，它是一种将语音命令的便利性与问答智能相结合的创新系统。在这里，用户可以通过语音命令与知识库进行互动。通过利用语音识别和自然语言处理的最新进展，Audio RAG 能够无缝地将您的语音问题转换为文本，进而从庞大的知识库中检索相关信…- 8
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腾讯开源Conan-embedding，登顶CMTEB
今天给大家带来一篇腾讯最新开源的向量模型的论文，模型开源，在CMTEB上拿了第一名！嵌入/向量模型是Agent、RAG中很关键的一个组件，所以也是一个卷的很激烈的一个领域。Conan-embedding: General Text Embedding with More and Better Negative Samples随着RAG（检索增强生成）技术的日益普及，嵌入模型的能力正受到越来越多的关…- 5
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字节三面被问RAG原理，5分钟就出来了…
大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。然而，尽管它们的能力令人印象深刻，但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。在现实世界的应用中，数据需要不断更新以反映最新的发展，生成的内容必须是透明可追溯的，以便控制成本并保…- 5
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RAG文本切分的第四个层次，基于向量模型的语义切分
之前的文章提到，我们将文本切分划分为五个层级，并介绍了前三个层级的实现和一些基础知识。本篇文章开始，我们将介绍第四层级的内容语义切分；本篇文章将介绍基于向量模型的语义切分。文本切分五个层级：Level 1: Character Splitting - 简单的字符长度切分Level 2: Recursive Character Text Splitting&n…- 4
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【RAG】WeKnow-RAG：融合Web搜索与知识图谱的自适应检索增强生成方法
前言往期文章介绍了《【RAG】混合RAG系统，提升复杂推理任务表现》，本文再来看看KDD CUP2024的CRAG的第三名方案，该方案提出WeKnow-RAG方法，结合了知识图谱和基于Web的RAG技术，通过多阶段检索、自评估机制以及智能平衡框架，提高了信息检索的精度和生成答案的可靠性。一、方法1.1 基于Web的RAG网页内容解析：主要试用版BeautifulSoup库解析原始HTML源代码，提…- 9
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详解MS的GraphRAG的实现流程
严格说MS 的graphRAG 是vector RAG和graph RAG的合体也有叫hybird RAG的，之前贝莱德资本还写过一个论文，不过它写的有点水，方法也是比较浮于表面，愿意看到的大家可以读一下，我就不在这里讲了HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Eff…- 6
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提升RAG系统的回答质量：Chunking ？
在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，提升RAG系统的回答质量，Chunking能发挥什么样作用？我们先来看一张工业级RAG开源项目的架构图，图中最显眼的部分是我用红色框圈住的部分，该项目认为知识库是十分核心的组件，那么这样的思路是正确的吗？我们来分析一下。文本切分的五个层次及其实现方法我们先认真了解一下文本切分的五个层次及其实现方法，然后再探讨知识库Ch…- 5
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multi-agent实现自动爬虫&生成图谱报告
CAMEL AI在Mistral cookbook上新增了一个教程。 主要内容为：如何利用 CAMEL 的RAG 与 Firecrawl 相结合，以实现高效的网络爬虫、multi-agent 角色扮演任务和知识图谱构建。示例是介绍一个使用 Mistral 模型对 2024 年巴黎奥运会土耳其射手进行全面研究的示例。图可能看不清，Agent ops和output单独截图在下方：2个Agent，一个作…- 7
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Rag系统的发展历程，从朴素、高级到模块化
前言前段时间，风叔发表了《聊聊炙手可热的Rag：产生原因、基本原理与实施路径》，有读者反馈希望多讲讲Rag系统现存的问题和优化方案，今天风叔就来谈谈这个话题。从2020年Meta AI 的研究人员提出检索增强生成（RAG）方法，Rag系统也在不断地优化和迭代。总结来说，Rag的发展经历了三个发展阶段，从最初的Naive Rag（朴素Rag），再到Advance Rag（高级Rag），最后再演变为M…- 6
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50个RPA在不同领域的研究案例
目录1 前言2 RPA交通与物流3 RPA制造业4 RPA医疗保健5 RPA服务业6 RPA零售与电子商务7 RPA建筑与房地产8 RPA科技与通信9 RPA奢侈品与时尚10 RPA教育咨询11 RPA健身与体育12 RPA能源13 RPA金融14 RPA其它 1.前言本篇文章为大家整理了50个关于机器人流程自动化…- 11
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GraphRAG重走西游路，看悟空那些年历经的劫难！
《黑神话：悟空》很火，微软GraphRAG很火，So GraphRAG分析整部《西游记》小说原文，看悟空：“天命人”那些年历经的九九八十一难！顺便聊一下GraphRAG社区发现过程中一些小坑。GraphRAG配置：qwen1.5-14b、bge-m3e西游记社交关系整个图谱形成两个比较大的中心“孙悟空”、“唐僧”；然后围绕人物所经历的一些时间展开：花果山、大闹天空、取经之路等等。GraphRAG孙…- 5
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开源RAG工具kotaemon搭建私域ChatQA
今天介绍一个涨star贼快的项目kotaemon，它是一个开源的干净且可定制的RAG UI，可用于构建自己的文档聊天应用。开发人员可以从项目中学习RAG整个流程实战；终端使用人员可以0代码部署自己个人基于RAG的QA应用。这个项目为想要对文档进行QA的最终用户和想要构建自己的RAG管道的开发人员提供功能性的RAG UI：对于最终用户：一个干净且简约的用户界面，用于基于RAG的QA。支持 LLM A…- 8
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给RAG开药方：亚马逊发布RAGChecker，专治AI回答不准
立即解决AI误差：亚马逊RAGhecker的创新之举©作者|Blaze来源|神州问学引言在人工智能领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型以其强大的生成能力和灵活性赢得了广泛关注。它结合了信息检索和生成技术，能够为用户提供更准确、更丰富的回答。然而，尽管RAG模型在许多应用中表现出色，但它们在实际使用中也可能面临回答不准确的问题。这时，如何有效地诊断和解决这…- 8
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清华团队发布RAGEval：提升RAG系统性能的利器
今天来聊聊一款全新的AI工具——RAGEval。这是由清华大学、北京师范大学、中国科学院大学和东北大学联合开发的开源框架，专门用于评估RAG（检索增强生成）系统在特定场景下的表现。主要创新点1. 迭代查询处理RAGEval引入了迭代查询处理方法，显著提升了信息检索的精确度和可靠性。传统RAG系统通常只能进行一轮查询和生成，这在处理复杂和多步问题时往往不够高效。迭代查询处理的核心在于：多轮次检索：每…- 8
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优化你的RAG系统：RAGChecker的全方位诊断攻略
近期Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统逐渐成为各种自然语言处理任务中的重要工具。RAG系统通过结合外部知识库来增强生成式模型的能力，生成更为准确和上下文相关的回答。然而，由于RAG系统的模块化特性、对长文本响应的评估需求以及现有评估指标的可靠性不足，对RAG系统进行全面评估一直是一个挑战。为了应对这些挑战，亚马逊AWS AI团队推出了RAGChecker，一…- 9
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精准核查！RAG与ICL助力在线声明验证
【行客按】在当今信息爆炸的时代，虚假信息的传播已经成为一个全球性挑战。如何快速、准确地验证事实，已经成为各大科技公司和学术界关注的焦点。本文探讨了一种基于检索增强生成（RAG）和少样本上下文学习（ICL）技术的自动化事实核查系统，该系统在应对复杂多变的在线声明时表现出色，尤其是在缺乏大量标注数据的情况下；系统在Averitec数据集上测试，取得了0.33的Averitec评分，比基线提高了22个百…- 9
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元知识赋能RAG：Meta Knowledge如何增强LLMs的检索性能
【行客按】RAG技术被广泛用于增强LLMs的能力，使其能够在回答复杂问题时结合上下文相关的、时间敏感的或特定领域的信息，而无需修改模型的基础参数。然而，如何有效地从庞大且多样化的文档集中合成信息，仍然是一个重要的挑战。本文探讨了如何通过Meta Knowledge（元知识）增强RAG（检索增强生成）系统，以提升大语言模型（LLMs）的性能。 核心创新点与技术原理 数据驱动的RAG工作流程：传统的R…- 4
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你“渣”过 AI 吗？你的工作流程被 AI 颠覆了吗？
导语：对 AI 的态度，就是不主动使用 AI，不主动学习提示词工程；各大厂商推广 AI 的时候，不拒绝听一听，也不拒绝用一用；对于使用 AI 生成的结果不负责，结果不好都是 AI 的问题，跟我无关。你是不是也这么想的？那么你的工作流程现在被 AI 颠覆了吗？在将于 2024 年 10 月 18-19 日举办的 QCon 全球软件开发大会（上海站），我们设置了【AI 重塑技术工作流程】这一专题，旨在…- 10
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苹果超级加持RAG技术，93倍加速推理
苹果又来放大招了！这次他们搞出了个叫"超位提示"的新技术，简直就是给RAG装上了光速引擎。不知道大家还记不记得前阵子OpenAI那个GPT-4o mini？能力“据说”接近GPT-4，但价格却大幅下降。这不，苹果看不下去了，直接祭出大杀器：超位提示（Superposition prompting）。这玩意儿有多牛？用在MPT-7B模型上，在NaturalQuestions-Op…- 17
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知识图谱增强大模型GraphRAG全面综述解读 – 蚂蚁集团、北大、浙大、人大等
前言 最近，蚂蚁集团联合各所名校发表了关于GraphRAG的论文综述。全文对图谱检索增强生成（GraphRAG）进行了全面综述，GraphRAG是一种利用外部结构化知识图谱来提高语言模型的上下文理解能力并生成更明智的响应的框架。 **主要结论** GraphRAG通过整合知识图中的结构化信息，解决了传统检索增强生成（RAG）的局限性。 GraphRAG工作流程包含三个阶段：图索引、图检索和图增强…- 8
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RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG)
RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)随着 ChatGPT 的兴起，大语言模型再次走进人们的视野，其在 NLP 领域表现出的语言识别、理解以及推理能力令人惊叹。越来越多的行业开始探索大语言模型的应用，比如政务、医疗、交通、导购等行业。通义系列、GPT 系列、LLama 系列等模型，在语言交互场景下表现十分抢眼。以 Gemini…- 8
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如何构建具有长期个性化记忆的代理
人工智能（AI）聊天机器人常常在记忆方面遇到困难，无论是在不同的对话之间，还是在同一对话中。然而，一个开源框架可能会改变这一现状。如果你与像OpenAI的ChatGPT这样的大型语言模型进行长时间的对话，它会开始忘记重要细节，尤其是当对话超过400万字时。这时，它的表现会迅速变差。例如，医疗AI助手使用过去对话中的信息来帮助做出准确的临床诊断。因此，如果大型语言模型无法记住长期细节，它们可能会错过…- 4
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使用RAG技术构建企业级文档问答系统：检索优化(4)BM25和混合检索
概述大语言模型兴起之前的很长时间里，在信息检索领域，用的比较多的其实是TF-IDF、BM25这类检索方法，这些方法也经历住了时间的考验。在大模型时代，将BM25这类稀疏检索与向量检索相结合，通常能取长补短，大幅提升检索效果。之所以将BM25称为稀疏检索算法，是因为文档和Query是使用稀疏向量表示的，向量维度通常等于所有文档中唯一词（词表）的数量，其中大部分值都是0，所以称为稀疏向量，与之相对的是…- 5
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