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KAG来了，RAG慌了！
上个周，OpenSPG 开源了KAG 框架，通过利用知识图谱和向量检索的优势，在四个方面双向增强LLM和知识图谱，以解决 RAG 存在的挑战（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。）。整个框架包括kg-builder和kg-solver两部分kg-builder实现了对LLM友好的知识表示，支持无sc…- 13
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【大模型】一个简单程序看透 RAG 的核心原理，理解优化 RAG 的关键要点
想让大语言模型不再胡说八道，检索增强生成（RAG）是一个可靠的解决方案。但很多人对 RAG 的印象可能是：需要复杂的架构、繁琐的组件配置、以及大量的调优工作。事实上，通过一个不到 200 行的 Python 程序，我们就能完整展示 RAG 是如何工作的。在这篇文章中，你将看到：如何用最简单的代码实现一个完整的 RAG 系统每个核心组件（检索器、向量数据库、大语言模型）是如何协同工作的最关键的是：你…- 4
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Perplexity CEO揭秘：不训大模型、关键在于检索、排序、编排
Perplexity AI CEO Aravind Srinivas接受Jim Rutt Show频道专访★内容导读：关于Perplexity AI 及其与其他搜索引擎的比较：Perplexity AI 是一种基于 AI 的新型搜索引擎（或答案引擎），其优势在于能够提供更准确、更全面的答案，尤其擅长处理复杂或研究导向型的问题，并提供来源引用。 这与传统的搜索引擎（例如谷歌）和大型语言模…- 6
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大模型与知识图谱结合用于推荐及LLM驱动分块ChunkRAG实现策略解读
今天是2024年10月30日，星期三，北京，天气晴。本文主要介绍2个工作，一个是RAG分块进展ChunkRAG，LLM驱动的块过滤方法，称为ChunkRAG，通过在块级别评估和过滤检索到的信息来增强RAG系统，该方法利用语义分块将文档划分为连贯的部分，并使用基于LLM的相关性评分来评估每个块与用户查询的对齐情况。另一个是知识图谱与大模型结合用于推荐的工作，KGLA框架，将知识图谱中的结构化信息转换…- 8
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超强大的PDF数据提取库PyMuPDF4LLM
PyMuPDF4LLM,顾名思义，它是一个为pymupdf添加了LLM的输出功能的库。PyMuPDF4LLM的特点：多功能 Markdown 提取PyMuPDF4LLM支持广泛的任务，从基本的文本提取到适合微调LLM的 Markdown格式的数据采集。灵活运用除了文本提取之外，该工具还可以逐页检索数据，将其保存为RAG任务所需的格式，甚至将数据直接传递给 LlamaIndex 等框架。丰富的提取功…- 9
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Genie：Uber的生成式AI随叫随到副驾驶
引言在当今快节奏的技术环境中,维持稳健的值班运营对确保服务顺畅运行至关重要。现代平台工程团队面临着高效管理值班排班、事件响应、关键时刻沟通以及在 Slack® 渠道上提供强有力客户支持的挑战。本文介绍了我们构建的名为 Genie 的值班副驾驶,它使用生成式 AI 来优化与值班工程师之间的沟通和问答。深入了解:问题和动机在 Uber,像 Michelangelo 团队这样的不同团队都有 Slack …- 11
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RAG 或 Fine Tume – 为您的用例选择正确方法的权威指南
序幕随着对大型语言模型 （LLMs） 的兴趣激增，许多开发人员和组织正忙于构建应用程序，以利用他们的力量。但是，当预训练LLMs的开箱即用没有按预期或希望执行时，关于如何提高LLM应用程序性能的问题就来了。最终，我们到了问自己的地步：我们应该使用检索增强生成（RAG）还是模型微调来改善结果？在深入研究之前，让我们揭开这两种方法的神秘面纱：RAG：这种方法将检索（或搜索）的能力集成到文本生成中LLM…- 7
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一文读懂：从RAG到多模态RAG
如果说2023年见证了大语言模型的“寒武纪大爆发”，那么2024年则是多模态大模型“元年”。GPT-4o的出现让大家见识到多模态能力引入，给下游应用生态带来的巨大改变。随之而来的，RAG技术也将逐渐从单语言模态的RAG进化到多模态RAG。本文将带大家速览多模态RAG技术的原理及实现。什么是RAG什么是RAG：Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。是一种结合了信…- 7
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行业落地分享：腾讯混元RAG/Agent落地实践
本文聚焦于腾讯大语言模型在多个业务场景下的应用，深入探讨了RAG技术的原理、优化实践以及GraphRAG在角色扮演场景中的应用，同时还介绍了Agent技术的原理和在混元大模型中的实现。unsetunset腾讯大语言模型应用场景unsetunset腾讯大模型广泛应用于内容生成、理解、智能客服、开发辅助、角色扮演、文本创作、审核、知识问答、代码评审、自动化测试、数字人互动、游戏NPC对话、情感分析、文…- 9
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揭秘RAG神器！如何通过上下文检索与混合搜索打造超强生成效果
检索增强生成 (RAG) 是自然语言处理 (NLP) 中使用的一种先进方法，用于生成准确、知情的响应。与仅依赖内部知识的传统模型不同，RAG 通过在生成过程中从外部文档或数据库检索相关信息来增强模型的能力。这意味着该模型可以“查找”相关数据并使用它来制定更精确的响应，特别是在处理需要最新或专业信息的主题时。上下文检索和混合搜索是用于增强检索增强生成 (RAG)系统的先进技术。它们属于更广泛的 RA…- 2
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claude提供了一种增强的上下文检索预处理
“ 为什么要对知识库内容进行分片和预处理？这看似简单的操作背后，实际上隐藏着RAG系统设计的精妙之处。首先，这解决了一个根本性挑战：大语言模型的输入长度限制。无论多么先进的模型，都会受到token数量的约束。通过分片，我们可以优雅地处理任意长度的文档，就像将一本厚重的书籍分成易于理解的章节。但仅仅做分片是远远不够的。想象一下，如果你只看到一本书的某一页，没有任何上下文信息，你能完全理解这…- 3
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聊聊Agentic RAG，可能是目前最强大和灵活的RAG实现方式
前言经典RAG应用的范式与架构已经非常流行，我们可以在很短的时间内借助成熟框架开发一个简单能用的RAG应用。在【RAG实战篇系列】文章中，风叔也介绍了一个最最基本的Naive RAG系统，以及优化RAG系统的十八般武器。但是，实际应用场景要远比理论中复杂。以企业级应用场景为例，企业内部有大量不同来源与类型的文档，比如word、pdf等非结构化数据，以及mysql数据库这种结构化数据。假设，我们现在…- 1
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IM-RAG：解锁AI内心独白，多轮检索增强生成新突破！
尽管检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法能够利用外部知识和大型语言模型（Large Language Models, LLMs）输出来增强生成质量，从而减少幻觉和应对静态知识库的局限性，但其在应用中仍面临多项挑战：例如，与不同能力的信息检索（Information Retrieval, IR）系统集成的灵活性有限、多轮检索的可解释性不足、以及缺…- 8
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基于Agent的金融问答系统：RAG检索模块初建成
前言我们在上一章《【项目实战】基于Agent的金融问答系统之项目简介》中简单介绍了项目背景以及数据集情况，本章将介绍RAG模块的实现。功能列表参考之前所学内容《大模型之初识RAG》，我们需要实现如下功能：• 向量库的基础功能• 连接向量库• 数据入库• 文件导入• PDF文件的读取• PDF文件的切分• 调用向量库接口入库•&n…- 2
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又快又准的RAG Meta-Chunking，1.3倍提升，耗时减半
RAG效果在很大程度上依赖于检索到的文档的相关性和准确性。传统的基于规则或语义相似性的文本分块方法在捕捉句子间微妙的逻辑关系上存在不足。RAG流水线的概览，以及基于规则、相似性和PPL分割的示例。相同的背景色表示位于同一个块中。 为了解决现有方法的局限性，提出了一种名为Meta-Chunking的概念，它在句子和段落之间定义了一种粒度：由段落内具有深层语言逻辑联系的句子集合组成，旨在增强…- 21
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微软研究院新突破：如何让AI在专业领域更靠谱？
01。概述 在人工智能的世界里，大型语言模型（LLMs）就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能。但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了。这是为什么呢？因为它们在训练时使用的数据集往往缺乏最新的专业信息，导致它们在回答专业问题时可能会“幻觉”——也就是说，给出的答案可能不准确，甚至是错误的。问题的根源LLMs在处理一般知识时表…- 9
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揭秘大模型提升秘诀：RAG系统中的文本分块策略
随着大语言模型（Large Language Models）的迅猛发展，基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的技术在各种应用场景中展现出了强大的潜力。RAG系统通过将外部知识库中的相关信息检索并结合大模型的生成能力，能够提供更加准确和丰富的回答。在这一过程中，构建高质量的向量数据库是关键步骤，而文本分块策略则直接影响了向量数据库的构建质量和大模型…- 7
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通过改进Embedding模型，将你的RAG上下文召回率提高95%
通过改进嵌入模型，将你的RAG上下文召回率提高95%检索增强生成（RAG）是一种将LLM（大型语言模型）集成到商业用例中的突出技术，它允许将专有知识注入LLM中。本文假设您已经了解RAG的相关知识，并希望提高您的RAG准确率。让我们简要回顾一下这个过程。RAG模型包括两个主要步骤：检索和生成。在检索步骤中，涉及多个子步骤，包括将上下文文本转换为向量、索引上下文向量、检索用户查询的上下文向量以及重新…- 10
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ThinkRAG开源！笔记本电脑可运行的本地知识库大模型检索增强生成系统
ThinkRAG 大模型检索增强生成系统，可以轻松部署在笔记本电脑上，实现本地知识库智能问答。该系统基于 LlamaIndex 和 Streamlit 构建，针对国内用户在模型选择、文本处理等诸多领域进行了优化。1. 项目地址ThinkRAG 在Github开源，使用 MIT 协议。你可以通过以下网址或点击“阅读原文”，获取代码和文档，在笔记本电脑上运行和使用。https://github.com…- 6
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深入RAG：知识密集型NLP任务的解决方案
在当今知识密集型任务日益增多的时代，如何有效地利用外部知识来增强语言模型的生成能力成为了一个重要的研究方向。RAG技术应运而生，通过从外部记忆源中检索相关信息，RAG不仅提高了模型生成的精准性和相关性，还解决了大型语言模型在数据隐私、实时数据处理和幻觉问题等方面的局限。本文将详细介绍RAG的工作原理、应用场景、限制及挑战，帮助读者更好地理解和应用这一前沿技术。什么是RAG?RAG（Retrieva…- 8
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GraphRAG太贵? 港大打造LightRAG，让大模型RAG问答成本降低几十倍
近期，香港大学黄超团队提出了一种新的大模型 RAG 范式——LightRAG。这是一种简单快速的检索增强生成（RAG）系统，显著降低了与大语言模型（LLMs）相关的成本。LightRAG 通过图结构有效捕捉和表示实体间的复杂关系，采用双层检索范式，实现低层与高层信息的高效整合。此外，LightRAG 还具备快速适应动态数据变化的能力，能够及时整合新信息。摘要检索增强生成（RAG）系统通过整合外部知…- 10
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MemoryScope：为LLM提供强大且灵活的长期记忆能力
在人工智能领域，聊天机器人的智能化程度一直是衡量其性能的重要指标。随着技术的发展，用户对聊天机器人的期望也在不断提高。他们不再满足于简单的问答式交互，而是希望机器人能够记住他们的习惯、偏好，甚至情感状态，从而提供更加个性化和连贯的交互体验。MemoryScope正是为了满足这一需求而设计的长期记忆系统，它为大型语言模型（LLM）聊天机器人提供了记忆能力，使其能够记住用户的信息，从而提供更加贴心的服…- 17
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优化RAG系统的四种工程化手段
检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，旨在利用大语言模型（LLM）进行跨外部知识源的自然语言查询。RAG的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，通过定期迭代知识库的方式就能解决大模型知识更新慢和训练成本高的问题。在实践RAG的过程中，企业会发现RAG走通很容易，但实际落地生产的难度非常大。RAG链路可拆分为三个部分：数据准备、知识检索和答案生成。为了使RAG…- 10
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DB-GPT V0.6.1 版本更新：RAG 能力更强，新增 RAG 召回和 Agent 答案评测功能
DB-GPT 全新升级 V0.6.1版本了！在这个版本中，我们引入了一系列创新特性，包括GraphRAG三元组检索、新增RAG召回和Agent答案评测功能，以及对OceanBase向量数据库的新版本的兼容性支持。让我们一起来看看这些新特性吧～新特性1、GraphRAG 三元组检索 + 文档结构检索新版本在原社区摘要增强的GraphRAG基础上，引入了文档结构（Document Structure）…- 6
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