-
微软GraphRAG 0.4.0&DRIFT图推理搜索更新
沉寂了一段时间，近日微软更新了Graphrag 0.4.0版本，Graphrag v0.4.0 版本发布，包含增量索引、DRIFT图推理搜索查询模块、嵌入式工作流程改进、性能优化和错误修复等多项改进。 Key Takeaways:* 添加了增量索引和 DRIFT图推理搜索模块。 * 改进了嵌入式工作流程，并添加了相应的 CLI 和示例 Notebook。 *…- 7
- 0
-
小模型在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中的应用：提升效率与可扩展性的新路径
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）如GPT-4等已在众多领域展现出卓越的能力。然而，这些大型模型往往伴随着高昂的计算成本和资源消耗，限制了其在某些场景下的广泛应用。近年来，利用小型语言模型（small LLMs）来实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）（RAG（Retrieval Augmented Generation）及衍生…- 5
- 0
-
RAG评估：RAGChecker重磅发布！精准诊断RAG系统的全新细粒度框架！
RAG应用已成为利用大模型能力的典型代表，受到广泛推广，并不断涌现出多种性能提升技术。然而，全面、准确地评估RAG系统仍然面临挑战。传统评估方法存在诸多局限性：难以有效衡量长文本回复、难以区分检索与生成模块的错误来源，且与人类判断的相关性较低。为了解决这些问题，亚马逊科学团队与上海交通大学等研究团队联合开发了RAGChecker。这是一款专为RAG系统设计的创新评估框架，能够通过自动检查和验证生成…- 10
- 0
-
蚂蚁KAG框架核心功能研读
1. 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(KAG：Knowledge Augmented Generation)，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…- 6
- 0
-
为什么它是从PDF中解析数据的最佳工具？PDF文件解析新选择，构建LLM 大模型数据基础
我们希望有一个易于安装又尽可能简单易用的工具，可以将任何PDF文件解析成机器和LLM可读的markdown格式，无论PDF有多复杂（包括带有文本/表格/图片的文档），并保存在本地文件系统中。但老实说：并非所有 PDF 提取工具都能胜任上述任务。我们都知道处理 PDF 时的情况，尤其是当这些 PDF 是密集的研究论文或包含表格、图像和元数据的文档时，一些常规的PDF解析工具直接GG了。直到我发现了 …- 7
- 0
-
RAG vs ICL：AI大模型的记忆术和临场发挥，谁才是最强辅助？
RAG vs ICL：AI大模型的记忆术和临场发挥，谁才是最强辅助？正文想象一下，你去参加一场重要考试。方法A：考前狂补资料，把所有可能用到的知识都带进考场，需要时立刻翻阅（这就是RAG，全称"Retrieval Augmented Generation"，检索增强生成技术）。方法B：看几个典型例题，领悟解题思路，靠临场发挥（这就是ICL，全称"In-context …- 5
- 0
-
Long2RAG：评估长上下文与长形式检索增强生成与关键点召回
检索增强生成（RAG）是解决大型语言模型（LLMs）固定知识限制的有效方法。然而，现有基准测试存在两个主要缺陷：缺乏反映检索文档特征的数据集和全面评估长形式响应的能力。为此，我们引入了Long2RAG基准和关键点召回（KPR）指标。Long2RAG包含280个问题，涵盖10个领域和8个类别，每个问题关联5篇平均2444字的检索文档。KPR评估模型在生成响应时融入检索文档关键点的程度，提供更细致的评…- 6
- 0
-
微软GraphRAG 0.4.0发布，引入增量更新和DRIFT搜索
GraphRAG 已经发布 0.4.0[1] 新版本，该版本的代码经过一轮重构后，已于之前的代码结构有了很大的不同。该版本除了引入增量更新，还带了新的搜索机制 DRIFT 搜索，这是一种混合本地与全局的搜索的方法。本文即是对 DRIFT 方法的解析。我们后续也会带来 GraphRAG v0.4.0 解析和GraphRAG-server[2]对 0.4.0 的适配。GraphRA…- 8
- 0
-
StructRAG: 下一代GraphRAG – 中科院&阿里
StructRAG 框架概述选择最佳结构类型至关重要，因为它直接影响后续模块的有效性。为了训练路由器，作者提出了一种基于具有偏好优化 （DPO） 算法的决策转换器的新方法，该方法遵循强化学习原则，不需要额外的奖励模型。router 的训练数据是通过 synthesizing-simulating-judging pipeline 生成的，该管道为各种任务和结构类型创建高质量的 syn…- 9
- 0
-
企业如何从0到1构建RAG系统？
自2022年底OpenAI发布ChatGPT以来，大模型受到市场广泛关注，各行各业积极探索大模型的应用。但从企业实践来看，将大模型无缝集成到企业工作流中存在较多挑战，包括大模型的幻觉、开发和维护大模型的高成本以及由于大模型知识库的局限性而导致的准确率不满足业务需求。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种人工智能框架，旨在利用大语言模型（LLM）进…- 6
- 0
-
Claude发布新的RAG方法 — 通过上下文嵌入与BM25结合显著降低数据块检索失败率
为了让 AI 模型在特定情境中发挥作用，它通常需要访问背景知识。比如，客户支持聊天机器人需要了解它们所应用的特定企业的信息，而法律分析机器人则需要掌握大量过往的知识。开发者通常使用检索增强生成（RAG）方法来增强AI模型的知识。RAG 是一种从知识库中检索相关信息并将其附加到用户提示中的方法，这大大提升了模型的响应能力。然而，传统的 RAG 解决方案在编码信息时往往会失上下文，这常常导致系统无法从…- 5
- 0
-
【大模型】深度解析：智能体如何突破 RAG 的三大技术瓶颈
在构建智能问答系统的过程中，传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法在回答简单问题时表现出色，但随着需求的提升，RAG的局限性也愈发明显。本文将分析传统RAG的局限性，探讨如何利用智能体应对这些问题，并总结为什么增加智能体层可以提升RAG系统的能力。1 传统RAG的局限性传统RAG架构依赖简单的top-k检索方法传统的RAG模型主要依赖简单的top-k检索方…- 8
- 0
-
RAG 系统的分块难题：小型语言模型如何找到最佳断点？
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战，也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念，它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天，我们来聊聊另一个难题：如何找到最佳的分块断点。虽然迟分对边界位置不敏感，但也不代表我们可以随便乱切，毕竟可读性对人和大模型都很重要。所以我们现在的思路是：既然用了迟分，就不用太担心语义或上下文丢失的问题。边界好坏，迟分都能…- 7
- 0
-
Adaptive-RAG：通过问题复杂性学习自适应检索增强LLM
本文提出了一种自适应QA框架：Adaptive-RAG，能根据查询的复杂程度动态选择最适合的检索增强策略，从简单到复杂逐步调整。此框架使用一个小模型作为分类器，预测查询的复杂性并自动收集标签以优化选择过程。该方法在多种查询复杂性下提升了问答系统的效率和准确性，并在多个开放领域数据集上得到验证。Adaptive-RAG 框架 本文提出了一个名为自适应检索增强生成（Adaptive-RAG）的新框架，…- 7
- 0
-
打造自己的RAG解析大模型：Labelme版面标注并顺利完成训练
在上一期文章中，我们介绍了几款开源标注工具，各具特色并涵盖了丰富的功能。其中，Label Studio 和 LabelMe 被认为是最为全面的标注工具，尤其在不同应用场景中表现出色。具体选择哪款工具应根据个人或公司的需求和资源投入来决定。Label Studio 具备强大的扩展性，但架构复杂，部署成本相对较高。今天，我们将重点讲解 LabelMe，介绍其安装、标注流程及数据导出方法，并结合版面标注…- 6
- 0
-
实操｜如何优雅的实现RAG与GraphRAG应用中的知识文档增量更新？
在RAG应用（包括GraphRAG）中，领域知识的导入与索引是后续增强生成的基础。一个常见的问题是，当领域知识发生更新与变化时，如何用最简洁、快速、低成本的方式更新对应的向量或知识图谱索引？让我们来探讨这个问题。01需求一般来说企业的信息系统中都可能有较完善的知识库维护与管理应用，但是如何让变化的知识能够同步更新到RAG应用中则不一样，知识进入到RAG应用通常需要经过拆分（split）、嵌入（em…- 5
- 0
-
DSPy还能整RAG的活？LeReT: 用强化学习实现LLM智能检索
面对”幻觉“，很多研究者尝试让LLMs能够从可信的外部信息中搜索并利用它们来“落地”答案。然而，LLMs在检索信息时面临的一个重要挑战在于，如何生成恰当的搜索查询，特别是在面对复杂、多步或不明确的问题时。因此，如何有效指导模型生成有针对性的搜索查询成为了一大难题。本文提出了一种叫做“通过尝试学习检索”（Learning to Retrieve by Trying，简称LeReT）的新型框架，结合了…- 3
- 0
-
RAG（检索增强生成）在多轮对话场景中的应用
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型无法满足实际业务需求，主要有以下几方面原因：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT、文心一言、通义千问等）的训练集基本都是基于公开的数据，对于一些实时性的、非公开的…- 1
- 0
-
RAG：如何通过实时数据提升AI准确性并减少“幻觉”
在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的“幻觉”（Hallucinations）。为了解决这一问题，出现了一项先进的AI技术——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG），它通过结合实时检索与内容生成的双重能力，显著提升AI的回答准确性。本文将深入探讨RAG的原理、技术架构、向量数据…- 5
- 0
-
【文末福利送书】StructRAG：通过实时推理混合知识结构化推动RAG系统性能突破
检索增强生成（RAG）技术在许多基于知识的任务中有效增强 LLMs，但在知识密集型推理任务中面临挑战。现有RAG方法难以准确识别关键信息并进行全局推理。本文提出了一种新的框架 StructRAG，旨在通过推理时混合信息结构化来增强 LLMs 在知识密集型推理任务中的表现。它能够根据任务需求识别最佳结构类型，将原始文档重构为该结构格式，并基于该结构进行答案推断。StructRAG核心内容Struct…- 5
- 0
-
RAG遇上知识冲突，Google祭出终极大招~
在RAG的时候，再好的recall + rerank + 筛选策略，都会出现知识冲突，或query无关的候选知识的情况。文中称这种现象为“不完美检索”。通常，当检索精度不低于 20%时，RAG 是有帮助的。当检索精度接近 0 时，带有 RAG 的模型的表现要比没有 RAG 的模型差。添加更多的检索段落并不一定导致更好的性能，因为额外的段落可能会降低检索精度。核心流程如下图，分为3大步：通过特定的p…- 6
- 0
-
【RAG】R²AG:将检索信息融入RAG，提升问答系统准确性
文章指出，传统RAG通过向量检索排序召回与Query相关的片段，通过prompt生成回复，LLMs与检索器之间存在语义鸿沟（LLMs难以有效利用检索器提供的信息）。下面来看看这篇文章引入检索信息增强RAG性能的trick。方法检索特征提取在 中，首先从检索器 获取语义表示：查询编码表示：：文档编码表示 ：。这样存在一个问题，这些表示不能直接使用…- 3
- 0
-
基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之ElasticSearch
前言本章内容，我们将在已经构建的agent框架基础上，优化检索器，为检索器搭建ElasticSearch服务，实现问答系统的检索增强。检索问题通过测试天池大赛数据集的前100个问题，我们发现有很多问题RAG检索不到，例如：• {"id": 34, "question": "根据武汉兴图新科电子股份有限公司招股意向书，电子信息行业的上游涉及…- 2
- 0
-
十月月末RAG最新工作：AutoRAG、PlanxRAG及SubgraphRAG实现思路解读
今天是2024年10月31日，星期四，北京，天气晴，2024年10月份的最后一天。本文主要介绍3个工作，一个是SubgraphRAG：知识图谱与RAG结合，一个是AutoRAG优化思路，一个是计划指导的检索增强生成PlanxRAG，其中涉及到的一些技术知识点，对我们进一步认识RAG及其前沿进展，有直接收益；供大家一起参考并思考。一、AutoRAG优化思路继续来看工作，《AutoRAG: Autom…- 4
- 0
扫码打开当前页
联系我们
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×