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RAG是如何工作的？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是现代自然语言处理（NLP）技术中一项前沿的研究方向，旨在通过结合信息检索和生成技术来提升模型的知识覆盖和回答准确性。本文将深入探讨RAG的工作机制，重点包括知识库的导入、存储、文本拆分与向量化、用户问题的查询与检索、生成模型的回答机制以及如何优化提示（prompt）以达到最佳结果。一、知识库如何导入知识库的建立是…- 6
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RAG技术大突破：大模型如何利用长上下文打造前沿RAGLLMs
长上下文LLM与RAG之争？在实际应用中，大语言模型（LLM）尽管表现出色，但仍存在一些显著的局限性，如垂直领域知识的缺乏、对非公开知识的覆盖不足、数据安全问题、以及知识的实时性限制和容易出现幻觉等问题。为了解决这些问题，RAG（检索增强生成）技术应运而生。然而，随着技术的不断发展，超长上下文的大语言模型（LLMs）的出现，使得RAG的应用面临挑战，甚至在技术圈内引发了关于长上下文和RAG系统之间…- 7
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GPT Researcher：一款专为执行各种任务而设计的自主代理！
01。概述GPT Researcher 是一款专为执行各种任务而设计的自主代理，它能够进行全面的在线研究。该代理能够生成详尽、真实且无偏见的研究报告，并提供定制选项，以便专注于相关资源和大纲。GPT研究员受到最近关于计划与解决和RAG（检索增强生成）论文的启发，解决了错误信息、速度、确定性和可靠性的问题，通过并行代理工作而非同步操作，提供了更稳定的性能和更快的速度。其使命是通过利用人工智能的力量，…- 8
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RAG为什么需要向量数据库，向量数据库的检索效率如何提升？
在现代自然语言处理（NLP）技术中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）代表了一种新兴的方法，通过结合信息检索和生成模型来增强语言模型的知识覆盖和回答准确性。向量数据库在这一过程中起到了关键作用。本博文将深入探讨RAG为什么需要向量数据库及其核心作用，并探讨如何提升向量数据库的检索效率。RAG的背景与挑战RAG是一种将检索技术与生成模型结合的自然语言…- 4
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卡内基梅隆大学重磅，用这条Prompt让LLM递归内省，多轮交互中自我改进
都说AGI已经来了，但我们和最聪明的LLM交互中很难体会到这一点，尤其是多轮对话的跑焦，话题偏移等问题，或许并没有让我们获得智能进步的愉悦体验，这一点在过去的一年中体验尤甚。近日，来自卡内基梅隆大学、UC伯克利大学等机构的研究团队提出了一种名为RISE(Recursive IntroSpEction)递归内省的创新方法，成功让语言模型习得了自我改进的技能。这种能力对于构建真正智能的AI系统至关重要…- 6
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RAGChecker为你的RAG系统提供全方位诊断
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系统进行全面评估存在挑战。亚马逊AWS AI开源了RAGChecker，一个基于声明级别蕴含性检查的细粒度评估框架，涉及从响应和真实答案中提取声明并与其他文本对照。RAGCHECKER中提出的指标的说明。上面的维恩图展示了模型响应与真实答案之间的比较，显示了可能的正确（O）、错误（X）和缺失的声明（V）。检索到…- 5
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Speculative RAG：基于多专家模型的检索增强生成方法
加州大学圣地亚哥分校、谷歌等机构的研究人员提出了一种名为“推测性检索增强生成”(Speculative RAG) 的新型框架，通过利用专业领域语言模型并行生成多个答案草案，并结合通用语言模型进行评估筛选，从而在知识密集型查询处理中同时提高了准确性和效率。论文介绍大型语言模型（LLMs）的出现，例如在问答任务中表现出色的模型，标志着自然语言处理领域的重大进步。这些模型在海量数据集上进行训练，能够生成…- 10
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Adaptive-RAG：一种新颖的问答框架
摘要检索增强的大语言模型（LLMs）通过将外部知识库中的非参数知识整合到LLMs中，成为增强问答等任务回答准确性的一种有前景的方法。但是，尽管有各种方法来处理不同复杂度的查询，它们要么通过不必要的计算开销来处理简单的查询，要么无法充分应对复杂的多步骤查询；然而，并非所有用户请求仅属于简单或复杂类别之一。在这项工作中，我们提出了一种新颖的问答框架，该框架能够根据问题的复杂性动态选择最合适的策略（增强…- 6
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34.7K+ Star！Quivr：一个开源的RAG框架，构建你的第二代智能大脑！
项目简介Quivr[1] 是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，目的是构建个性化的生成式AI第二大脑。Quivr 能够作为一个高效的生产力助手，让你与文档（PDF、CSV等）和应用程序进行对话。项目特点快速高效：以速度和效率为核心设计，确保快速访问数据。安全：你的数据由自己控制，始终安全。操作系统兼容性：适用于Ubuntu 22或更新版本。文件兼容…- 9
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所见即所得，赋能RAG：PDF解析里的段落识别与阅读顺序还原
202407/24TextIn.com[ TextIn]—— 专注智能文字识别17年 ——前几天，有一位用户使用OCR产品识别多栏论文后向我们询问：要怎么解决不合适的断句、分段以及错误阅读顺序的问题？我们用一个相似案例为大家直观展示这位用户遇到的情况。如图中的多栏期刊，如果用OCR识别，或直接在一些办公软件对文字进行复制黏贴，我们就会得到右侧的效果——按PDF排版…- 10
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RAG必备知识：OpenAI官宣结构化输出｜结构化输出工具大汇总
官宣：根据非常普遍的需求，OpenAI的API 中开始支持结构化输出。在 API 中引入结构化输出 - 模型输出现在遵循开发人员提供的 JSON 模式。让大型语言模型（Large Language Models, LLMs）进行结构化输出是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要目标。结构化输出指的是将自然语言转换成具有明确格式和结构的数据，如表格、数据库条目、JSON对象等。快速进行尝试一个。这个…- 5
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GraphRAG综述：LLM下一里程碑，给RAG加上图的能力
由北京大学，浙江大学，蚂蚁集团，中国人大联合发表的首篇GraphRAG综述新鲜出炉！ Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey论文地址：https://www.arxiv.org/pdf/2408.08921论文概述这篇论文是对GraphRAG技术这一新兴研究领域的全面回顾。GraphRAG技术是大型语言模型（LLMs）进步的一个重要里…- 8
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为什么RAG应用很难落地？细说RAG系统开发关键痛点和解决方案
受 Barnett 等人所著的《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》一文启发，本文将探讨其中提到的几个关键问题。更重要的是，我们将深入探讨如何应对这些 RAG 系统中的挑战，以便在日常开发中更好地解决这些问题。格式错误当我们告诉计算机以某种特定格式（比如表格或JSON）来整理信息…- 7
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GraphRAG门槛高，试试更小、更快、更干净的 GraphRAG
微软开源的GraphRAG一直是被寄予厚望的下一代RAG技术，但是其使用门槛过高的问题也一直被人所诟病。今天我们分享的开源项目，它是一个简化版实现的GraphRAG，可以让用户更简单并且低成本的使用GraphRAG的能力，它就是：nano-GraphRAGGraphRAGGraph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation**）**是一种基于图的知识检索增强…- 7
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一文看懂GraphRAG：蚂蚁集团联合各所名校出品GraphRAG综述
一文看懂GraphRAG：蚂蚁集团联合各所名校出品GraphRAG综述发布时间：2024 年 08 月 15 日RAG GraphRAGGraph Retrieval-Augmented Generation: A Survey近期，RAG 技术在无需重新训练的情况下，成功应对了 LLM 的诸多挑战。通过引入外部知识库，RAG 显著提升了 LLM 输出的质量，有效解决了“幻觉”、领域知识缺失及信息…- 7
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RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量
RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量检索增强生成 (RAG)是一个含义丰富的术语。它向世界许诺，但在开发出 RAG 管道后，我们中的许多人仍然在疑惑，为什么它的效果不如我们预期的那样好。与大多数工具一样，RAG 易于使用但难以掌握。事实是，RAG 不仅仅是将文档放入矢量数据库并在上面添加 LLM。这可以奏效，但并不总是如此。本文中将介绍通常…- 6
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【下】深入Microsoft GraphRAG之查询阶段：基于Neo4j自定义实现检索与生成
在上篇中，我们基于一段约2万字的描述“漫威世界”的文本使用Microsoft GraphRAG框架与工具完成了索引阶段。由于默认输出为本地目录中parquet格式存储的文件（理解成可以通过Pandas读写的数据库文件），我们借助Python代码与Cypher语言将它们导入Neo4j图数据库，从而能够更直观的分析与使用已经构建的知识图谱：现在让我们一起探索Microsoft GraphRAG的查询（…- 8
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RAG 与 Finetuning ——哪个是提升你的 LLM 申请的最佳工具？
序幕随着人们对大型语言模型 (LLM) 的兴趣不断高涨，许多开发人员和组织都在忙于构建利用其功能的应用程序。然而，当开箱即用的预训练 LLM 表现不如预期或希望时，如何提高 LLM 应用程序的性能就成了一个问题。最终，我们会问自己：我们应该使用检索增强生成(RAG) 还是模型微调来改善结果？在深入探讨之前，让我们先揭开这两种方法的神秘面纱：RAG：这种方法将检索（或搜索）功能集成到 LLM 文本生…- 9
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披上Agent盔甲的RAG，从此不再只是召回生成！
RAG Agent核心是它的“大脑”，一个复杂的确定性图，它能让AI进行复杂的推理。而且，这个系统一般还能防止“幻觉”。确保所有答案都基于提供的数据，而不是凭空想象。那我们要完成的这个系统需要具备哪些方面的能力呢？可控自主，能够回答自定义数据集中的重要问题。充当系统的“大脑”agent ，能实现复杂的推理。幻觉低，确保答案仅基于提供的数据，避免人工智能幻觉。多步骤推理，将复杂的用户查询分解为可管理…- 4
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世界上最简单最暴力的 RAG 系统
要搞一个 RAG 系统，hmmm,大模型，向量模型，向量存储这三个是标配，接着呢，为了让效果变得更好, 就要继续加啊加，再来个 rerank 模型，提高下精度，向量存储不够，再加个全文检索，做混合多路召回。瞬间把系统复杂度拉满，然后又要开始做资源隔离，做运维了，保证多系统协同工作，高可用 balabala...光把系统搞复杂怎么行？应用也要搞复杂！效果还不高，引入llama_index，…- 2
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用JavaScript快速实现低成本RAG知识库
很久没有写文章了，过去两个多月我研发了一套系统，以辅助开发者们更便捷的获得AI服务。在过程中，我想提供给用户一个FAQ，但又不想做的像传统的问答编辑系统一样，于是想借助RAG来实现问答系统。初步想法是把站内所有的wiki向量化，作为知识库的一部分，另外，当用户提出自己的问题时，运营同学可以在后端进行答复，把这些答复的内容也向量化作为知识库的一部分。通过RAG来做，可以防止类似github issu…- 7
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RAG文本切分的五个层次2：递归字符分割(实战)
上篇文章提到，我们将文本切分划分为五个层级，并介绍了第一个层级的实现和一些基础知识。今天我们来介绍第二个层级Recursive Character Text Splitting，这个切分器是日常实践中通常会采用的，是最直观也有效的方案，也是其它高级方案的基础。文本切分五个层级：Level 1: Character Splitting - 简单的字符长度切分Level …- 12
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基于Llama 3、Ollama、Milvus、LangChain，快速搭建本地RAG
指导如何结合Ollama、Llama 3和Milvus搭建高效的检索增强生成（RAG）系统，创建一个能解答特定问题的Q&A聊天机器人。随着Llama、Mistral、Gemma等开源大型语言模型（LLMs）的兴起，本地运行LLMs的实用性和必要性日益凸显，尤其是与商业模型如GPT-3或GPT-4相比时，其成本效益展现出明显的优势。本文指导读者如何结合Ollama、Llama 3和Milvu…- 5
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10分钟在网站上增加一个AI助手
完成两个任务：在网站上增加一个AI助手和发布AI助手对话截图，即可领取陶瓷暖暖杯1个，每个工作日限量30个。邀请好友参与还可获得透明背光键盘（文末点击阅读原文参与活动）。一、引言本活动带您10分钟内在网站上完成AI助手的搭建，无体验费用（阿里云提供免费试用资源）、无技术门槛，人人皆可快速上手玩转AI。借助阿里云百炼您可以 0 代码创建一个大模型 RAG 应用，来实现 AI 助手的智能问答能力，然后…- 5
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