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Glean：企业AI搜索，估值46亿美元，ARR一年翻4倍
在 9 月份完成了 2.6 亿美元的 E 轮融资后，主打企业内部 AI 搜索的 Glean 估值达到 46 亿美元。2019 年创立，从企业内部搜索开始做起，5 年内完成五轮融资，在 ChatGPT 推出之后，Glean 以基于 RAG 技术的企业 AI 搜索为核心，陆续推出 Glean Assistant（Copilot）、Glean Apps（应用平台）和 Glean Actions（Agen…- 6
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从安装到配置，带你跑通GraphRAG
使用GraphRAG提升信息检索相关性。GraphRAG是传统RAG的升级版，通过索引和查询两大阶段，实现了信息的图结构化处理和社区检测技术，从而提升信息检索的上下文相关性。本文为大家详细介绍GraphRAG的设置和应用方法。1 GraphRAG GraphRAG 是传统 RAG 的升级版，主要分为索引和查询两个阶段：索引阶段：源文档被拆分为子文档，进行实体和关系提取，构建知识图谱，形成社区结构，…- 12
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蚂蚁 KAG 框架核心功能研读
一、引言前几天蚂蚁正式发布了一个专业领域知识服务框架, 叫做知识增强生成(Knowledge Augmented Generation，KAG), 该框架旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，以解决现有 RAG 技术栈的一些挑战。从蚂蚁对这个框架预热开始，笔者就对 KAG 的一些核心功能比较感兴趣，尤其是逻辑符号推理与知识对齐，在现有主流 RAG 系统中，这两点讨论貌似还不算多，趁着这次开源，赶紧…- 7
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【RAG】浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力-AssisTRAG
AssisTRAG通过集成一个智能信息助手来提升LLMs处理复杂推理任务的能力。该框架由两个主要组件构成：一个冻结的主语言模型和一个可训练的助手语言模型。1. 组件主语言模型（Main LLM）：负责根据提供的信息生成答案。这个模型是固定的，不进行训练。助手语言模型（Assistant LLM）：负责信息管理，包括记忆管理和知识管理。这个模型是可训练的。可以看出，相比之前的RAG，该框架主要创新点…- 6
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体验完百度世界2024上的iRAG，我觉得AI绘图也可以没有幻觉了。
作为受邀媒体，我现在人在2024百度世界大会现场。在论坛中，听李彦宏讲了最重要的1小时。这一小时里，他说了很多重要的东西，有智能体、有很好用的正式上线的智能画布，有一个无代码开发工具秒哒。但是最让我眼前一亮，觉得有点东西的，可能是一个跟AI绘图有关的产品。iRAG。检索增强的文生图技术。这个东西，还是值得单独拿出来说说的。不过在说之前，我觉得还是先需要跟一些产业外的人，科普一下什么叫RAG，就是把…- 8
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提升RAG文档效率，10种有效策略
随着大型语言模型（LLMs）在各种场景中的广泛应用，其在提供信息的准确性和可靠性方面面临挑战。检索增强型生成（RAG）技术应运而生，通过结合预训练模型的生成能力和基于检索的模型，为提高模型性能提供了一种有效的框架。RAG技术特别适用于特定领域的应用快速部署，而无需更新模型参数。尽管RAG方法在理论上具有巨大潜力，但在实际实施中仍存在复杂的实施和响应时间过长的问题。RAG工作流程 RAG工作流程通常…- 5
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揭秘RAG：全方位解析RAG检索中的意图识别，如何助力智能问答
随着人工智能和自然语言处理（NLP）的快速发展，智能问答系统和对话机器人已经深刻改变了人机交互体验。特别是在客服、教育、电子商务等场景中，智能问答系统的准确性和效率大幅提升。本文将探讨其中的核心技术之一——RAG（检索增强生成），以及如何通过意图识别和槽位填充，进一步提升对话的准确度和自然度。RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，是一种将知识检索和语言生成相结…- 7
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揭秘RAG背后的人机对话流程：从语音识别到智能生成
近年来，随着人工智能的快速发展，各种对话机器人如雨后春笋般出现，逐渐融入到我们的日常生活之中。这些机器人就像私人助理一样，可以帮助我们处理生活中的琐事，从而节省时间、提升效率。正是因为生活中充满了各类繁琐的小任务，才催生了对话机器人的需求，而这些需求也恰恰赋予了对话机器人存在的价值。在生活中，许多日常事务都可以通过语音或文字与对话机器人来完成。无论是订机票、预约餐厅、查询天气，还是查找资料、安排个…- 3
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Late Chunking×Milvus：如何提高RAG准确率
01.背景在RAG应用开发中，第一步就是对于文档进行chunking（分块），高效的文档分块，可以有效的提高后续的召回内容的准确性。而对于如何高效的分块是个讨论的热点，有诸如固定大小分块，随机大小分块，滑动窗口重新采样，递归分块，基于内容语义分块等方法。而Jina AI提出的Late Chunking从另外一个角度来处理分块问题，让我们来具体看看。02.Late Chunking是什么传统的分块在…- 3
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一个快速、低成本、高效的Fast GraphRAG
Fast GraphRAG：一个为可解释、高精度、Agent驱动的检索工作流程设计的简化且可提示的快速GraphRAG框架。Fast GraphRAG 特征：可解释和可调试的知识：图表提供了可查询、可视化和更新的知识的人类可导航视图。快速、低成本、高效：设计用于大规模运行而不需要大量资源或成本要求。动态数据：自动生成和优化图表以最适合您的领域和本体需求。增量更新：支持数据变化时的实时更新…- 7
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深入浅出：一个 RAG问答机器人调优示例
一、RAG基本流程为了让大模型能回答关于公司规章制度的问题，我们需要构建一个 RAG 应用，RAG应用的工作流程包括： 解析：加载公司规章制度文档（如pdf、docx等），并解析为文本形式；分段：对解析后的文档进行分段，因为大模型的输入长度是有限的；建立索引：使用嵌入模型（embedding 模型）对切片后的文档建立索引，并以向量数据库形式存储，便于后续检索；发起提问：用户输入的问题与向…- 7
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Astute RAG（Retrieval-Augmented Generation）：LLM信息检索与利用的新思路
LLM系统在处理复杂问题时，往往依赖于内部知识与外部信息的结合，然而，这种信息检索与整合的方式并不完美。据研究显示，约70%的检索信息包含无关或不准确的内容，这不仅影响了AI模型的输出质量，更在诸如医疗、金融等高风险领域埋下了安全隐患。正是在这样的背景下，Astute RAG（Retrieval-Augmented Generation）应运而生，今天我们一起来了解一下Astute RAG。一、传…- 6
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通过微调 Embedding 优化 RAG
大型语言模型 (LLM) 向用户和组织展示了巨大的潜力；它们的强大功能和生成能力使它们最近广受欢迎并被广泛接受。LLM 面临的一些缺点是无法以上下文感知的方式生成或响应用户给出的提示，听起来非常通用和开放，或者有时响应的信息已经过时。如果正确实施，检索增强生成 (RAG) 已被用于解决这一挑战。RAG（检索增强生成）最近已成为利用公开可用的 LLM 的最流行方式之一。RAG 提高了 LLM 生成的…- 5
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TextIn：一款优秀的文档解析神器，提升RAG性能必备
前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型（Retrieval-Augmented Generation, RAG）大模型（Large Language Model, LLM）已成为一种趋势。然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检索阶段，经常碰到三个主要问题。企业内部常常积累了大量包含PDF格式的文档，这些文档的解析精度不足，严重制约了基于专业知识的问答系统的性能。因此，提高…- 9
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14.4K+ Star！GPT Researcher：一个基于AI的智能研究助手
GPT Researcher 简介GPT Researcher[1] 是一个基于大型语言模型（LLM）的自动化智能体，目标是对任何给定主题进行在线全面研究。该智能体能够生成详细、事实和无偏见的研究报告，并提供定制化选项，以关注相关资源和大纲。GPT Researcher的设计灵感来源于最新的Plan-and-Solve和RAG论文，目标是解决错误信息、速度、确定性和可靠性问题，通过并行化智能体工作…- 6
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Fast GraphRAG：PageRank 算法为 GraphRAG 插上翅膀，成本降6倍，准确性提升20%
在传统的 GraphRAG 框架中，处理复杂查询和大规模知识库时常面临精确度不足和计算成本高昂的问题。然而，传统 GraphRAG 在处理大规模知识图谱时，常常难以准确识别最相关的信息节点。为了解决这些挑战，研究者提出了一种创新方法：将 PageRank 算法融合到 GraphRAG 中，创造出 Fast GraphRAG。这一突破性的改进不仅提升了检索精度，还显著降低了计算成本。Fast Gra…- 6
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RAG文档处理中的数值图表和流程图如何解析？从表示方式到代表解决方案
今天是2024年11月11日，星期一，北京，天气雾。我们从今天起，得换个写法，回归到实际场景业务，谈谈一些解决方案的话题。最近琢磨的事情，就是现在很多文档场景，其实本质上都是做的数字化的过程，核心是从不可编辑到可编辑，比如常见的表格解析、文档转markdown、docx等。今天，我们来看看一个比较有趣的话题，这其实是RAG中的一些图表的解析方案，讲讲数值图表的解析以及流程图的解析。一些很有趣的思路…- 0
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15种典型LLM+RAG框架大盘点
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）通过结合检索和生成模型，提升输出结果的准确性，旨在减少大模型生成内容的“幻觉”问题。其核心思想是通过外挂知识库的方式给大模型提供更可靠的知识来抑制模型产生幻觉，并通过定期迭代知识库的方式解决大模型知识更新慢和训练成本高的难题。在RAG出现以前，NLP任务主要依赖于基于检索的系统或基于生成的系统：· 基于检索的系统：…- 10
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RAG实战：打造可扩展的智能文档系统：终极 RAG 管道全解析
现代企业每天都在处理大量数据，分散在不同格式的文档、视频、邮件、聊天记录和电子表格中。然而，真正的挑战不仅是存储这些信息，而是要让它们易于访问并转化为可用的知识。传统搜索方案存在几大痛点：只能精确匹配关键字，无法应对复杂查询需求。缺乏语义理解，难以深入挖掘信息。难以兼容多种文件格式，信息检索不全面。无法从用户交互中学习，自我优化能力不足。企业亟需一个能够打破格式限制、理解上下文并持续智能化的解决方…- 5
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RAG/LLM 和 PDF：使用 PyMuPDF 转换为 Markdown 文本
以Markdown文本格式输入数据可以提高生成文本的质量介绍在大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）环境中，以markdown文本格式输入数据具有重要意义。以下是一些详细考虑因素。LLMs 是强大的语言模型，可以生成连贯且具有上下文相关性的文本。然而，它们有时可能会产生缺乏事实准确性或上下文的响应。通过结合基于检索的方法（如RAG），我们可以提高生成文本的质量。RAG …- 10
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先进的多文档问答（MDQA）框架HiQA：大幅降低区分度低的复杂多文档RAG的幻觉问题
背景检索增强生成（RAG）迅速推进了语言模型领域，特别是在问答（QA）系统。通过在响应生成阶段集成外部文档，RAG显著提高了语言模型的准确性和可靠性。这种方法提高了响应的质量，并降低了幻觉的频率，其中模型生成了错误或误导性的信息。然而，这些方法表现出有限的检索精度时，面对众多的难以区分的文件，在其实际应用中提出了显着的挑战。为了应对这些新出现的挑战，本文提出HiQA，一个先进的多文档问答（MDQA…- 4
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AI改变工作：一天内打造专属于你自己的RAG
1. RagFlow RAGFlow 是一个开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注于深度文档理解。它为不同规模的企业和个人用户提供了一套简化的RAG工作流程。 官网链接：https://ragflow.io/Github：https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main 1.1 简介 模板驱动的文本处理…- 8
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打造自己的RAG解析大模型：(新技能)企业垂类数据标注(一)
在上一篇文章中，我们以通用版面分析服务为例，展示了从模型发布到API集成的完整流程。如果你成功完成了这些步骤，值得庆祝！这不仅意味着你已成功安装PaddleX，还掌握了利用它发布OCR和目标检测等大模型服务的能力，这离创建属于你的RAG解析平台仅一步之遥。现在，你已经拥有百度飞桨提供的通用开源模型部署能力，可以满足一些基础需求。然而，要进一步满足企业的特定需求，还需要对行业数据进行标注，并利用这些…- 7
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一篇大模型RAG最新综述
好久没分享过综述了，今天分享一个最新的RAG综述，来自卡内基梅隆大学。标题：A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions1. 引言1.1 RAG技术概述检索增强生成技术（RAG）主要由两个关键部分构成：其一是检索组件…- 5
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