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![【RAG基础知识】RAG 系统开发中的 12 大痛点及解决方案 [译]](https://ai.aiking123.com/wp-content/themes/b2/Assets/fontend/images/default-img.jpg)
【RAG基础知识】RAG 系统开发中的 12 大痛点及解决方案 [译]
研究在开发检索增强生成（RAG）系统时遇到的 12 个主要难题（包括原论文中的 7 个和额外发现的 5 个），并提出了针对每个难题的解决策略。以下图表改编自原始论文《开发检索增强生成系统时的七个常见挑战》中的图表，详见下方链接。通过将这 12 个挑战及其建议的解决方法并列在一张表中，现在可以更直观地理解这些问题及其对策：* 论文《开发检索增强生成系统时的七个常见挑战》中提到的问题标有星号。图源自 …- 2
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GraphRAG，LazyGraphRAG与RAG
近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）方法在自然语言处理领域备受关注。其中，微软提出的 GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）将知识图谱技术与 RAG 有机结合，利用非结构化文本数据构建知识图谱，并结合图和向量索引技术，提高了对复杂用户查询的…- 4
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树形解码完美！约束LLM输出json格式
前言 LLM已经向我们展示了其强大的生成能力，但是当我们想提从生成的文本中提取结构化数据，确实遇到了非常大的挑战。特别是在提取json格式时， 不仅要求模型输出符合特定的语法规则，还需要确保数据能被正确的提取出来。下面将给大家介绍 lm-format-enforcer 这个款Json格式提取工具lm-format-enforcer 的能力 比JSONFormer Outlines支持更多的能力。目…- 14
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现有RAG框架非完全总结：7个GraphRAG+17个传统RAG框架归纳
今天是2024年11月18日，星期一，北京，天气晴。我们先来回顾相关进展。关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。此外，关于AI搜索进展，腾讯推出AI搜索ima，不知道跟元宝是…- 7
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写给小白的大模型应用科普：RAG篇
前面小枣君给大家普及了大模型的基础（错过的请翻看：写给小白的大模型入门科普），但是缺乏应用的大模型是没有价值的。当然你可能使用过Kimi Chat、豆包这样的大模型工具，它们可能已经在生活中充当了我们的创作助手、咨询专家、甚至情感陪护等，但这样的应用还远远不能发挥出大模型的真正价值，我们期望大模型在更专业的生产领域发挥作用，提升生产力，引领真正的科技变革。当前大模型被普遍看好的两个专业应用方向是R…- 1
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RAG与本地知识库，向量数据库，以及知识图谱的联系与区别
“ RAG的本质是高效检索，而知识库，向量数据库和知识图谱只是组织数据的一种形式”这两天在之前的一篇关于RAG检索增强的文章中有一个评论，问RAG和知识图谱的区别；这时才发现，原来很多人对RAG技术还没有一个本质的认识，以及与其相关的本地知识库，向量数据库等。所以，今天就来介绍一下上面的这些概念，以及其联系与区别。RAG——检索增强生成前面写过好几篇关于RAG的文章，但可能到现在很多人还…- 7
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KAG 技术与实践分享｜基于 KAG 框架自主完成领域图谱构建和知识问答
简介检索增强生成（RAG）技术推动了领域应用与大模型结合。然而，RAG 存在着向量相似度与知识推理相关性差距大、对知识逻辑（如数值、时间关系、专家规则等）不敏感等问题，这些都阻碍了专业知识服务的落地。10 月 24 日，OpenSPG 发布 V0.5 版本，正式发布了知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架。KAG 旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，并通过四个方面双向增强大型语言模型和知识…- 6
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多样化查询改写让 RAG 不再“迷路”
今天分享的是一篇由人大、快手发布的文章：DMQR-RAG: 基于多样化查询重写的检索增强生成论文链接：https://openreview.net/pdf?id=lz936bYmb301 论文概述当前大型语言模型（LLMs）在静态知识更新和产生幻觉（hallucinations）方面的挑战，特别是在实时场景中提供最新信息的难题。为了解决这个问题，该论文提出了一个名为DMQR-RAG（Di…- 8
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微软GraphRAG框架演进之路及带来的一些思考
今天是2024年11月27日，星期三，北京，天气晴。我们今天继续来看GraphRAG的最新进展，可以可以回顾下Graphrag(ms版本)的路程：GraphRAG第一版本2024年4月份，主打global/local search；2024年11月初，搜索优化引入Drift_search动态搜索（https://microsoft.github.io/graphrag/query/drift_se…- 7
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企业级RAG应用的5大技术发展趋势，你准备好了吗？
基于大模型的RAG（Retrival-Augmented Generation，检索增强生成）已经成为生成式AI落地最重要的应用形式之一。随着相关理论与实践的不断展开与完善，RAG应用在企业领域也逐渐从原型阶段走向了生产，并呈现出了一些显著的技术发展趋势。1可编排的模块化RAG工作流越来越多的人意识到，经典的基于向量检索的RAG在应对简单的事实查询、数据量较小、语义不够复杂的场景下表现良好，但是在…- 7
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Agentic RAG: 构建自主决策型检索增强系统
一、前言在人工智能技术快速迭代的今天，检索增强生成(RAG)技术作为连接大语言模型与知识库的关键桥梁，已经成为构建知识密集型应用不可或缺的基础设施。然而，随着应用场景的日益复杂化和用户需求的不断提升，传统RAG技术所展现出的局限性也愈发明显。在这个背景下，一种革新性的技术范式 - Agentic RAG应运而生，它不仅打破了传统RAG的能力边界，更为未来AI应用的发展开辟了新的可能性。…- 5
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三次阿里面试，都折在RAG优化上了…
offer捷报恭喜训练营的同学，成功斩获字节的 offer。RAG（Retrieval Augmented Generation）作为大模型最火热的应用之一，最初是为了解决 LLM 的各类问题的（如超长上下文）产生的，但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上，使用 RAG 是一个更好的解决方案。于是，RAG 被越来越多提到，相关的论文，vectorDB，开源框架，一时间百花齐放。但是我相信很多去实践…- 7
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微软LazyGraphRAG来了，700倍成本压缩！
微软最新又改版了一波GraphRAG，这波把知识图谱丢了，只剩下无向图了。带来的优势是：LazyGraphRAG 数据索引成本与向量 RAG 相同，且为全图 RAG 成本的 0.1%。对于与向量 RAG 相当的查询成本，LazyGraphRAG 在局部查询中优于所有竞争方法，包括LongRAG 和 GraphRAG DRIFT 搜索以及 GraphRAG 局部搜索。相同的 LazyGraphRAG…- 8
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再谈大模型检索增强生成——RAG
RAG检索增强生成——也是很多人理解的本地知识库，但RAG和本地知识库还是有很大区别的；但这不是今天讨论的重点，重点是为什么会有RAG技术，以及RAG技术解决了哪些问题？ 大模型存在的几个主要问题，知识的局限性 实时性和幻觉问题 以及隐私数据RAG并不能完全解决幻觉问题，但可以减少幻觉的发生in context learning 语境学习/上下文学习RAG与大模型想知道为什么会…- 9
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RAG搭建中，如何选择最合适的向量索引？
LLM领域大热的两个概念：RAG和Agent，都需要用到向量数据库，比如RAG中需要把知识库向量化之后存在向量数据库中，Agent中也需要将memory存储在外部存储器中。Milvus支持多种向量索引算法，这些算法各自基于不同的原理，旨在优化存储效率和搜索效率，满足不同应用场景的需求。本文将深入探讨Milvus所支持的几种主要向量索引的原理，包括它们的工作机制、优势以及适用场景，以帮助读者更好地理…- 7
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RAG的2024—随需而变，从狂热到理性（下）
本文主要内容：RAG和Fine-tune目前的市场态势RAG在这一年的市场需求变化这一年的AI从业者观察1.RAG vs Fine-tune2024这一年，RAG技术对应的市场需求变化也是挺大的。在讲变化之前，我觉得有必要分享一下为什么RAG是目前市场上不可或缺的一种大模型应用的技术实现方式，它的优点是什么？以及它和主要竞争技术之间的现状是怎么样的？RAG最开始被大家热推，更多是因为以下三个原因：…- 3
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糟糕！LLM输出半截Json的答案，还有救吗！
本公众号主要关注NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前沿技术，免费分享业界实战案例与课程，助力您全面拥抱AIGC。一、前言 虽然现在大部分LLM都已经可以支持输出上万个Token了。但是，我们在实际业务落地的时候，还是会经常遇到LLM不按照我们规定的格式输出的情况。特别是我们需要输出的结果具备结构化，方便我们继续执行下游任务的情况。由于json格式天生亲近纯文本，所以想让LLM结构化输出…- 1
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解读GraphRAG
RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。事实证明，这种方法在提高模型输出的实际准确性和总体质量方面是有效的。然而，随着 RAG 系统得到更广泛的采用，它们的局限性开始浮出水面，具体而言：平面检索: RAG 将每个文档作为一个独立的信息。想象一下，阅读单独的书页，却不知道它们之间是如何连接的。这种方法错过了不同信息片段之间更深层…- 6
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RAGChecker:显著超越RAGAS，一个精细化评估和诊断 RAG 系统的创新框架
RAG应用已经是当下利用大模型能力的典型应用代表，也获得了极大的推广，各种提升RAG性能的技术层出不穷。然而,如何全面、准确地评估 RAG 系统一直是一个挑战。传统评估方法存在诸多局限性:无法有效评估长文本回复、难以区分检索和生成模块的错误来源、与人类判断的相关性不高。为此,亚马逊和上海交通大学等研究团队开发了 RAGChecker[1],这是一个专为 RAG 系统设计的创新评估框架。RAGChe…- 6
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FastRAG半结构化RAG实现思路及OpenAI O1-long COT蒸馏路线思考
今天是2024年11月23日，星期六，北京，天气晴。本文看两个问题，一个是最近模仿openaiAI O1现有路线-long COT蒸馏路线，有些有趣的点。另一个是还是回归到RAG上，最近同名的RAG框架很多，例如fastRAG(https://github.com/IntelLabs/fastRAG.git，朴素rag的一个模块化)和FastRAG(https://arxiv.org/html/2…- 7
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检索增强生成（RAG）：解密AI如何融合记忆与搜索
人工智能（AI）在生成类似人类的文本和准确回答问题方面取得了飞跃，但存在局限性。传统模型完全依赖于它们的训练数据——在训练期间吸收的固定知识。它们无法查找新鲜或专业信息，这限制了它们在动态情况下的实用性。检索增强生成（RAG）通过使 AI 能够实时“咨询外部来源”来解决这个问题，就像学生在开卷考试中参考教科书一样。这种检索和生成的混合方法使 RAG 能够产生更准确、上下文相关和最新的回答。让我们深…- 8
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如何提高RAG系统准确率？12大常见痛点及巧妙解！
· 痛点 1：缺失内容· 痛点 2：未能捕获排名靠前的文档· 痛点 3：上下文不相关——整合策略的局限性· 痛点 4：未提取内容· 痛点 5：格式错误· 痛点 6：特异性不准确· 痛点 7：内容不完整· 痛点 8：数据摄取的可扩展性· 痛点 9：结构化数据质量检查· 痛点 10：复杂 PDF 的数据提取· 痛点 11：后备模型· 痛点 12：大语言模型的安全性受 Barnett 等人在论文《构建检…- 7
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RAG 2.0性能提升：优化索引与召回机制的策略与实践
导读 本次分享题目为《RAG2.0 引擎设计挑战和实现》。主要包括以下几部分内容：1. RAG1.0 的痛点和解决方向2. 如何有效 Chunking3. 如何准确召回4. 高级 RAG 和预处理5. RAG 未来如何发展6. Q&A分享嘉宾｜张颖峰 英飞流（上海）信息科技有限公司 创始人编辑整理｜陈沃晨内容校…- 4
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RAG技术在实际应用中的挑战与解决方案
随着自然语言处理技术的快速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种结合了检索和生成的方法，逐渐成为构建高效问答系统的重要工具。然而，在实际应用中，RAG系统仍然面临许多挑战。本文将详细介绍RAG过程中常见的问题及其解决方案，并结合应用场景进行优化，帮助开发者和研究人员更好地应对这些挑战，后续的文章中将详细讲解每一个问题的解决思路及代码实现。一、Query…- 7
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