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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…- 9
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聊聊文档解析测评里的表格指标
202407/17TextIn.comTextIn—— 专注智能文字识别17年 ——上周，文档解析测评工具发布后，我们收到最多的反馈问题是——你们这套测试指标是如何确定的？表格、段落、标题、阅读顺序、公式这些维度分别代表什么？测试结果中数字都有什么意义？在实际使用中又起到怎样的作用呢？大家关心的问题，就是我们的最高优先级。近期，我们会根据用户朋友们的反馈意见不断优化测评工具…- 5
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TextIn文档树引擎，助力RAG知识库问答检索召回能力提升
202408/07TextIn.com[ TextIn]—— 专注智能文字识别17年 ——TextIn团队的文档解析测评工具Markdown Tester在Github发布后，我们陆续与大家探讨了目前业内对PDF解析工作的评判标准与我们各项测评指标的设计原理，包括段落、表格、公式、阅读顺序等维度。今天，我们将介绍另一项重要指标，也是业内面对的一项普遍性难点：标题识…- 9
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聊聊炙手可热的Rag：产生原因、基本原理与实施路径
什么是Rag？RAG，Retrieval-Augmented Generation，中文名检索增强生成，是AI领域非常重要的一种技术方案。其核心作用是给LLM大模型外挂专门的知识库，指导大模型生成更准确的输出。为什么要给LLM大模型外挂知识库呢？因为虽然大模型的能力越来越强大，但其内在的缺点也非常明显。第一，存在幻觉问题。LLM大模型的底层原理是基于数学概率进行预测，其模型输出本质上是一种概率预测…- 8
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Rag系统的发展历程，从朴素、高级到模块化
前言从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Modular Rag（模块化Rag）。下面，风叔详细介绍下这三个阶段的Rag系统都遇到了哪些问题，以及这些问题是如何被解决的。大家也可以关注公众号，回复关…- 5
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HybridRAG: 融合知识图谱和向量检索的新型信息提取方法
HybridRAG: 融合知识图谱和向量检索的新型信息提取方法今天我要为大家分享一篇非常有趣的论文,题目是《HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Efficient Information Extraction》。这篇论文提出了一种新颖的方法,将知识图谱和向量检索相…- 12
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GraphRAG：使用知识图谱进行AI Agent编排和工业化路径
知识密集型行业将是人工智能的主要应用方向。然而，理解庞大的非结构化信息仍然是一个重大挑战。此时，GraphRAG登场。微软研究院刚刚发布了这一开创性方法的代码。重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG但它是如何运作的呢？在其核心，GraphRAG是检索增强生成（RAG）的进化。传统的RAG通过在查询处理过程中提供相关的上下文信息来增强大型语言模型（LLM）的性能。GraphRAG更…- 7
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赋予RAG新生命：使用Reranking和Reorder技术优化问答效果
在使用高级RAG应用时，检索后处理这一步非常关键。在这个步骤，我们可以过滤相似内容、筛选关键词或替换文本段落等。其中，Rerank（即重新排序）是一种普遍且在优化RAG应用中常用的技术。在学习rerank前，我们先来简单了解一下检索。检索检索是一种查找和获取信息的过程。根据所使用的方法，可以将其分为几类：向量检索：在这种检索方式中，我们将文本转化为数学上的向量（使用诸如TF-IDF、Word2Ve…- 7
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最近爆火的GraphRAG是什么，真的能用于商业应用吗？
GraphRag解决了什么问题在朴素的RAG（自我检索生成模型）中，我们使用一个向量库作为我们的知识库。当用户提出查询时，该系统从向量库中匹配顶部K个元素作为上下文，并将这个上下文与提示和查询一起交给大型语言模型(LLM)进行回答。现在，让我们假设这个向量库是指向企业知识的。有两个示例查询:xx产品的价格是多少？去年技术团队的成果有哪些？对于第一个问题，由于它是非常具体的，知识库的搜索可能会找到相…- 8
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轻松上手GraphRAG源码，手把手教你怎样给GraphRAG增加流式输出
在上一篇文章喂饭教程！全网首发对小白友好的GraphRAG查询流程全揭秘，我详细介绍了GraphRAG两种查询类型的内部工作流程：局部查询(Local Query)和全局查询(Global Query)。现在，让我们转向一个实际应用场景——流式输出。在我的LLM项目开发过程中，第一个遇到的需求就是实现流式输出。这个功能可以减少用户的等待时间，从而提升用户体验。不过，目前作为一个演示项目，Graph…- 11
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一份 RAG 技术的全面指南：15 种高级 RAG 技术 ——从预检索到生成
周末推荐，来自willowtree的一份非常全面的RAG技术指南，这份指南分享了15 种高级 RAG 技术 ——从预检索到生成，非常值得一读：https://www.willowtreeapps.com/guides/advanced-rag-techniques这里我们做一个简要介绍什么是检索增强生成RAG？检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据…- 8
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Chunking：基于大模型RAG系统中的文档分块
【引】“枯萎，无法回避，如人之生老病死；荒芜，无法接受，如碌碌无为一生。” 这是周六回乡下除草的感受。有所得，有所感，对工程技术也是如此。将大文档分割成较小的分块是一项关键而复杂的任务，对RAG系统的性能有着重大的影响。一般地，RAG系统旨在通过将基于检索的方法和基于生成的方法相结合，提高产出的质量和相关性。有多种框架提供了文档分块方法，每种方法都有自己的优点和典型用例。或许，利用主题感知的句子嵌…- 8
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提升RAG系统的回答质量：构建高效的Prompt
关注真聊技术，我们一起探究AI奥秘！在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，构建高效的Prompt是确保模型输出准确、相关答案的关键步骤。Prompt不仅引导生成模型理解用户问题，还必须结合检索到的相关知识，使得回答更加精准和有针对性。本文将探讨如何在RAG系统中设计高效的Prompt，以提升系统的回答质量。理解用户意图理解用户的真实意图是构建高效Promp…- 8
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大模型RAG实战｜对接Streamlit实现类似ChatGPT的流式输出
ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。前文讨论了实现混合检索的方法。当我们把检索到的内容，发送给大模型生成回答时，希望能够快速得到响应。类似ChatGPT的流式（streaming）输出可以提升用…- 14
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RAG 开发四大痛点及解决方案
痛点1：知识缺失知识库缺乏必要的上下文信息，导致 RAG 系统在无法找到确切答案时，可能会提供模棱两可的错误信息，而不是直接表明其无知。这种情况下，用户可能会接收到误导性的信息，从而感到沮丧。针对这一问题，有以下两种解决方案：解决方案一：优化数据质量“垃圾输入，垃圾输出。” 若源数据质量不佳，比如：存在相互矛盾的信息，即便是再完美的 RAG 流程也无法从劣质数据中提炼出有价值的知识。以下提出的解决…- 5
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Databricks 深度解析：如何驾驭长上下文 LLM 性能，打造高效 RAG 应用？
导读：Databricks 最新研究表明，长上下文可以提高增强生成技术 (RAG) 的准确性，但并非越长越好。不同 LLM 模型在长上下文处理中表现出独特的性能瓶颈和失败模式。开发者需要根据具体的模型和任务需求，找到最合适的上下文长度，才能最大限度地发挥 RAG 应用的性能优势。长上下文 LLM：RAG 应用的未来？增强生成技术 (RAG) 作为一种强大的 AI 应用，它巧妙地结合了信息检索和文本…- 8
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线上RAG应用pdf文档频繁更新，老板下了死命令要节省预算，不能重复做embedding，我这么做…..
我们最近在一个项目中遇到了一个问题。项目的场景是这样的：用户将他们的PDF文档存储在磁盘的某个特定目录中，然后有一个定时任务来扫描此目录并从中的PDF文档构建知识库。一开始，我们采用"增量更新"策略。在扫描目录中的文档时，我们会对每个文档进行哈希运算以生成其指纹，并检查该指纹是否已存在于数据库中。如果指纹不存在，就表示这是一个新文件，我们会对新文件的document做embed…- 6
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视觉文档多模态RAG系统构建-Step by Step(附完整代码)
导言RAG是使用大模型，同时避免大模型幻觉， 且解决垂直业务领域的高效方式，而多模态的RAG构建又是融合多种数据， 包括音频，视频，文档的信息和知识构建RAG的有效手段，本文介绍了视觉文档多模态RAG系统的构建方式， 并附上完整代码。通过阅读本文，你能够了解：如何构建增加视觉文档的多模态RAG获取完整代码关注公众号，复制"视觉多模态RAG源码下载"并后台发送，获取 完整代码概述…- 10
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开源神器Haystack你的RAG小助手
RAG的开源架构较多，今天介绍一个优秀灵活的框架Haystack，它在github上拥有15.1k star，下面让我们来了解它吧。什么是HaystackHaystack是一个端到端的 LLM 框架，可让您构建由 LLM、Transformer 模型、向量搜索等提供支持的应用程序。无论您想执行检索增强生成 (RAG)、文档搜索、问答还是答案生成，Haystack 都可以将最先进的嵌入模型和 LLM…- 12
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一个更小、更快、更干净的GraphRAG！
nano-GraphRAG 一个简单，易于修改的GraphRAG实现? GraphRAG很好很强大，但是官方实现很难/痛苦地阅读或修改。 ? 这个项目提供了一个更小、更快、更干净的GraphRAG，同时保留了核心功能（见基准测试和问题）。 ? 除了测试和提示，nano-graphrag大约有800行代码。 ? 小而可扩展，异步且完全类型化。pip insta…- 9
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非结构化数据解析 &GenAI的应用探索和实践（文字稿）
一、前言大家下午好，我叫肖玉民，来自杭州萌嘉网络科技有限公司，很荣幸受主办方的邀请，来参加此次GOTC2024的分享。我们是一家刚成立不久的初创公司，目前主要聚焦在大模型、向量检索、RAG这一块的产品应用研发，我们的产品品牌是TorchV。今天也是借着这个机会，结合我们自己做RAG产品迭代开发过程中的一些实践，分享我们在非结构化数据解析以及企业应用场景的一些探索和思考。OK，今天我分享的主题主要围…- 7
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RAG 如何选择 chunksize 和 splitter？
面对这些 RAG 问题，本文根据 text2vec 模型原理做假设，并用 HuixiangDou 真实数据进行验证，最终给出 chunksize 上下界。本文认为关键是让 tokenize 后的长度和模型输入（如 512）对齐，以发挥出模型完整编码能力。而 chunksize 只是 splitter 的附属选项。相对于默认参数，精细调参可以改善约 2% 的 F1 指标；而用错 chunksize …- 9
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RAG进阶：混合稠密检索和知识图谱来提升精度
HuixiangDou 是群聊场景的 LLM 知识助手。群里人多口杂，机器人显然不应该答复所有消息，它的设计规则为：无关内容不吭声——拒答明确该答的，直接回复——检索不能违反核心价值观——可靠https://github.com/InternLM/HuixiangDou在上一篇文章中，我们用真实群聊数据测试，对比不同方法和调参，最终拒答 F1 score 达到 75.88。本文介绍如何混用知识图谱…- 9
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