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技术分享 | GraphRAG在风控领域的应用
在企业的日常运营中，风险管理始终是管理者的重中之重，作为组织或部门的掌舵人，及时识别和控制风险是关键管理能力之一。一般而言，正常运营的成熟业务往往意味着稳定的绩效。然而，即便是最成熟的业务，在面对偶发的违规操作、未被察觉的合同风险，抑或是某些会计核算不符合准则规范等特殊情况时，如果没有提前识别并采取主动应对措施，都可能给组织带来绩效的大幅下滑，甚至威胁到经营的安全。传统风控体系—局限性尽管金融企业…- 7
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GraphRAG手调Prompt提取自定义实体
GraphRAG在使用Prompt-Tune根据领域自动生成的实体总是不理想怎么办？这个时候就需要手动调整啦，当然我们还需要借助ChatGPT类的助手帮助我们生成一些Example。1. 手调Prompt话不多说，进入正题，上文《GraphRAG失效？快用Prompt Tune适配文档的领域和语言》最后说到:虽然我们通过Prompt-Tune借助LLM的能力自动微调Prompt以适配输入文件的领域…- 6
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微软研究;CTO办公室-从本地到全局：一种基于图谱RAG 方法实现用于聚焦查询摘要
摘要 检索增强生成（RAG）用于从外部知识源中检索相关信息，使得大型语言模型（LLMs）能够回答关于私人和/或以前未见过的文档集合的问题。然而，RAG 在针对整个文本语料库的全局问题，例如“数据集中的主题是什么？”方面失败，因为这本质上是一个针对查询的总结（QFS：query focused summarization (QFS)）任务，而非显式的检索任务。与此同时…- 5
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万字长文，代码详解Memory3：革命性RAG模型如何重新定义大规模语言模型
1、引言大型语言模型(LLMs)在近年来取得了巨大的成功,展现出惊人的能力。然而,随着模型规模的不断增大,LLMs的训练和推理成本也在急剧上升。如何在保持或提升性能的同时降低成本,成为了当前LLM研究的一个重要方向。在这篇技术博客中,我们将详细介绍一种名为Memory3的创新模型,它通过引入显式记忆机制来优化知识存储,从而大幅提高模型效率。Memory3的核心思想是:将部分知识从模型参数外化到显式…- 5
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详解如何通过稀疏向量优化信息检索
在信息检索方法的发展历程中，我们见证了从传统的统计关键词匹配到如 BERT 这样的深度学习模型的转变。虽然传统方法提供了坚实的基础，但往往难以精准捕捉文本的语义关系。如 BERT 这样的稠密检索方法通过利用高维向量捕获文本的上下文语义，为搜索技术带来了显著进步。然而，由于这些方法依赖于特定领域的知识，它们在处理领域外（out-of-domain）问题时可能会遇到困难。Learned 稀疏 Embe…- 3
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实战精选 | 使用 OpenVINO™ 和 LlamaIndex 构建 Agentic-RAG 系统
背景RAG 系统的全称是 Retrieval-augmented Generation，本质上是 Prompt Engineering，通过在 Prompt 中注入检索得到的外部数据，可以有效地解决大语言模型在知识时效性和专业性上的不足。但同时传统的 RAG 系统也有它的缺陷，例如灵活性较差，由于 RAG 会过分依赖于向量数据库的检索结果，导致其在解决一些复杂问题的时候，只是一味地 “搬运” 检索…- 8
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为什么说知识图谱 + RAG ; 传统 RAG？
近期，微软开源GraphRAG的新闻成为热门话题。GraphRAG (Graph-Augmented Retrieval-Augmented Generation) 是一种基于图的检索增强生成技术，结合了知识图谱和传统的检索增强生成（RAG）方法，旨在提升大语言模型处理私有数据集问答的能力。本文从知识图谱的原理等角度，结合一个 GraphRAG 的生动类比，说明了为什么知识图谱+RAG …- 5
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GraphRAG 是什么？为什么能够脱颖而出？一文读懂 GraphRAG
本文正文字数约 2000 字，阅读时间 6 分钟。RAG 的魔力在于，它能够让 AI 准确的找到所需的信息，并且通过 LLM 的语言能力将其巧妙的编入回答中。RAG 代表了自然语言处理领域的一项强大进步，有效地融合了生成模型和检索模型的优势。当一个 RAG 系统遇到查询时，它能够熟练地从知识库中检索相关信息，并将这些数据无缝地整合到回答中，从而增强答案的准确性和丰富性。而 GraphRAG 则是 …- 6
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基于知识图谱和文档树增强的RAG实验记录
引言DRAGON BOAT FESTIVAL本篇是近期看了一些大模型相关的资料，也跑了很多开源方案，结合一个比较有趣的切入点，做的一个实验记录。前置环境unsetunsetopenai keyunsetunset从非本地化部署llm模型测试，有一个openai key似乎必不可少，不管是作为benchmark的计量单位，或考虑中英文的输入输出，都相对更加方便，不过自3月新用户注册不再赠送5美金之后…- 6
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基于graphRAG和gpt4omini的知识库与目前主流RAG的对比实验记录
graphRAG 简单介绍** 论文名**《 From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 》** 地址**https://arxiv.org/pdf/2404.16130⛳** Official repo**https://github.com/microsoft/graphragunsetun…- 9
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GraphRAG有多贵？基于GPT-4o的Token令牌消耗成本分析
本文编译自Geert Baeke的Token consumption in Microsoft’s Graph RAG – baeke.info，https://blog.baeke.info/2024/07/11/token-consumption-in-microsofts-graph-rag/ 最近微软开源GraphRAG后，业界反响热烈。重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源G…- 13
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提升5.69倍，高效RAG上下文压缩方法COCOM
GPT-4、Llama等开闭大模型通过预训练的方式将海量数据积累成一个庞大的知识库，再通过文本问答的形式为用户生成各种内容。但这种方法仅局限于训练数据集，为了扩大输出范围允许模型通过检索额外的数据来丰富生成内容，RAG（知识检索增强）成为了必备功能之一。RAG也有一个明显的缺点，就是随着上下文信息量的增加，模型的解码时间显著延长，严重影响用户获取答案的效率。所以，阿姆斯特丹大学、昆士兰大学和NAV…- 9
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RAG 应用落地常见的三个挑战及解决思路
简单用于原型展示的Rag应用并不复杂，但真要落地生产就会有很多现实的挑战，《AI工程化》在前面的文章里也介绍过很多领域内的一些解决思路和实践方案。这篇文章我们将介绍来自Florian June有关RAG落地时面临的三个常见挑战以及解决思路。不规范的查询和短查询在生产环境中，用户Query非常多样，也不一定标准；许多Query语义不完整、表述不清晰或表达多种意图。另外，用户的Query越短，就越难处…- 6
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RAG 工业落地方案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）细节比对
所谓 RAG，简单来说，包含三件事情。第一，Indexing。即怎么更好地把知识存起来。第二，Retrieval。即怎么在大量的知识中，找到一小部分有用的，给到模型参考。第三，Generation。即怎么结合用户的提问和检索到的知识，让模型生成有用的答案。这三个步骤虽然看似简单，但在 RAG 应用从构建到落地实施的整个过程中，涉及较多复杂的工作内容（细节上是魔鬼）。架构几乎按照这个模块设计，但是各…- 9
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检索增强生成(RAG)技术方法流程最佳实践实验探索
检索增强生成（RAG）技术已被证明在整合最新信息、减轻幻觉问题以及提高特定领域内响应质量方面是有效的。尽管如此，许多RAG方法仍因复杂的实现和延长的响应时间而受到影响。典型的RAG工作流程包含多个处理步骤，每个步骤都可以以不同的方式执行。在这里，我们调查现有的RAG方法及其潜在的组合，以识别最佳的RAG实践。通过广泛的实验，我们提出了几种部署RAG的策略，这些策略在性能和效率之间取得了平衡。此外，…- 4
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使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG实战讲解及开源实现
面使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG非结构化数据到可查询图谱今天我要通过使用Neo4j、LangChain和Streamlit的GraphRAG示例来创建一个可以与您的转换为知识图谱的文档进行交谈的Chatbot。GraphRAG是由微软研究团队于2024年2月提出的重磅-微软发表GraphRAG论文并即将开源项目。他们最近基于这项工作发布了一…- 5
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GraphRAG失效？快用Prompt Tune适配文档的领域和语言
我最近在arXiv上下载RAG相关的论文，几百篇的论文，肉眼去一一观看实在是太难了。因此打算通过强大的GraphRAG索引这些文章的摘要，我希望GraphRAG能够根据实体提取和社群分区，能够告知我RAG的研究脉络和大概的研究领域。然而效果并不理想，提取出的实体和问答实在难以恭维，是GraphRAG失效了吗？今天让我们通过实验测试默认prompt索引与查询，并使用Prompt Tune对输入文档领…- 5
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使用RAG技术构建企业级文档问答系统之QA抽取
1 概述从本文开始，将开一个大坑，陆续介绍企业级文档问答系统构建的全流程，以及关键环节的优化手段。重点介绍算法流程。构建一个基础版的RAG是非常简单的，甚至使用扣子、Dify等平台，熟练的情况下都用不了5分钟，即使使用Langchain、LlamaIndex等框架，搭建完整流程，代码也不会超过100行。但基础版的问答效果往往较差。下面这张图是OpenAI介绍的RAG优化经验，这个准确率当然随不同的…- 4
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GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库
更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？限制首先，让我们来介绍一个词：RAG。简单来说，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 的工作原理是将大型文档分割成多个小段落或片段。主要原因是，大语言模型的上下文窗口长度有限，无法一次处理超过上下文窗口长度的信息。当我提出一个问题时，RAG 技术可以先从这些片段中检索相关信息，根据我提问的内容与这些片段的相…- 5
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RAG 技术真的“烂大街”了吗？
大语言模型技术迅猛发展的脚步，正引领着信息检索技术进入一个新的纪元。在这一领域中， RAG 技术将传统信息检索技术与大语言模型技术相结合，为知识理解、知识获取提供了全新的解决方案。然而，尽管 RAG 在很多任务上表现出色，其在深度应用上仍面临诸多挑战。在日前的 InfoQ 《极客有约》X AICon 直播中，我们邀请到了阿里巴巴总监 & TGO 鲲鹏会学员郭瑞杰、 阿里云高级算…- 1
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大模型面经——关于大模型幻觉问题的深化理解
本篇是基于大模型幻觉问题的进一步讨论，围绕具体度量大模型幻觉问题的方法与缓解方案，以及实际经验中幻觉问题最容易出现的情况，继续深入探讨大模型幻觉问题；值得一看~大模型幻觉之前的介绍与缓解方案有讲过一些，也推荐大家参考~大模型的幻觉问题控制大模型幻觉也太难了吧本篇来继续讲具体的幻觉问题的度量方法与缓解方案，来具体解决某些应用场景下的问题，例如：应用于医疗垂直领域时如何判断大模型生成的内容是否存在幻觉…- 6
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