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KAG：RAG已经不够了，知识增强生成才是王道，提升朴素RAG一倍性能
KAG：RAG已经不够了，知识增强生成才是王道，提升朴素RAG一倍性能发布时间：2024 年 09 月 24 日RAGKAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation新推出的检索增强生成 (RAG) 技术虽能高效构建领域应用，但受限于模糊检索、通用语言模型的“幻觉”问题及复杂系统中的级联损失，…- 6
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打造自己的RAG解析大模型：Windows下部署OCR应用服务（可商业应用）
在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Windows 环境中配置 OCR 相关模型，并完成了模型验证。本篇文章将基于之前的内容，进一步讲解如何将文本检测、方向分类和文本识别模型进行串联，最终搭建一个基础的 OCR 应用服务。通过这些模型的串联与部署，我们将能够创建一个可商用的 OCR 系统，从而满足更复杂的文档解析需求，并为未来自定义训练模型的服务部署奠定坚实的基础。有关在 Windows 环境下安装…- 5
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基于RAG的to B智能体（Agent）应用实践
RAG在to B领域一般应用在知识库问答，智能客服等场景，大概流程是：把知识内容进行分块，建立索引后存储于向量数据库中，通过相似度检索的方式，召回与提问匹配度较高的知识片段后输入给大模型，再让大模型基于提问进行针对性的回答。RAG+大模型构建的机器人相比于传统机器人，有更强的语义理解能力与生成组织能力，在“解决问题”层面上整体表现更加“拟人化”。除了以上两个场景外，RAG在to B软件领域中仍存在…- 8
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RAG实战篇：将用户输入转换为精确的数据库查询语言
在前面三篇文章中，风叔分别介绍了索引（Indexing）、查询转换（Query Translation）和路由（Routing）环节的优化方案。在这篇文章中，围绕查询构建（Query Construction）环节，如下图黄框所示，风叔详细介绍一下如何将用户输入，转换为精准的数据库查询语言。查询构建主要是为了将用户自然语言的Query，转化为某种特定软件或机器能理解的语言。因为随着大模型在各行各业…- 6
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RAG(检索增强生成)新探索：IdentityRAG 提高 RAG 准确性
在信息爆炸的时代，企业对于高效、准确地处理客户信息的需求日益迫切。传统的信息检索与生成技术已难以满足复杂多变的业务需求，特别是在客户服务领域。RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术的出现，为这一挑战提供了新的解决方案。然而，传统的RAG技术在处理结构化数据、识别实体身份方面存在局限。本文将探讨如何通过IdentityRAG，结合Tilores技术，…- 4
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2.7K+ Star！LlamaParse：一个为RAG和代理打造的文档解析神器
LlamaParse 简介LlamaParse[1] 是一个专为生成式人工智能（GenAI）设计的文档解析器，能够解析复杂的文档数据，以适应任何下游大型语言模型（LLM）的使用场景，如检索增强生成（RAG）或智能代理。它能够解析多种复杂的文件类型，包括 PDF、PPTX、DOCX、XLSX 和 HTML，并且支持表格识别、多模态解析和自定义解析。项目特点主要特点广泛的文件类型支持：支持解析多种非结…- 3
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你的RAG混合搜索效果不好？别着急上Reranking,先把RRF算法的K=60改了试试。
1、RAG的两级搜索架构检索增强生成（RAG）的检索部分，通常采用两级架构：检索-Retrieval（L1）和排序-Ranking（L2）。这种架构不仅需要快速从大规模非结构化数据集中找到相关信息，还需要确保最相关的内容被后续过程优先处理。第一级：检索（L1） 检索层的主要目标是快速从索引中找出所有满足搜索条件的文档。这一步会对结果进行初步评分，并选取有限数量（比如前50）最相关的结果传递给下一层…- 1
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LLM RAG面试问题大全!
01。引言RAG在通用人工智能、数据科学和人工智能的发展领域中起到了变革性的作用。RAG模型让机器能够基于事实产生更准确、连贯和一致的语言，它改变了人类与技术的互动方式。RAG让能够撰写独特内容、引人入胜的产品描述和新闻文章的机器人概念成为现实。尽管RAG的重要性日益增加，但潜在的数据科学家和AI爱好者仍然需要获取全面的信息。本文通过提供20多个顶级RAG面试问题，填补了这一知识空白。02。RAG…- 4
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检索增强生成(RAG)与相关技术综述：问题、分类、数据、模型、挑战
大型语言模型（LLMs）通过结合外部数据，已经在完成现实世界任务方面展现出了显著的能力。外部数据不仅增强了模型在特定领域的专业知识和时效性，还减少了幻觉现象的发生，从而提高了输出的可控性和可解释性。将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成（RAG）和微调，正受到越来越多的关注并得到广泛应用。尽管如此，在各个专业领域有效部署数据增强型LLMs面临着巨大的挑战。这些挑战包括从检索相关数据和准确…- 6
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大模型RAG：基于PgSql的向量检索
一 RAG与向量检索1.1 RAG概念检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG。RAG通常包括两个阶段：1、检索上下文相关信息；2、使用检索到的知识指导生成过程。简单来说，就像开卷考试，我们可以携带参考材料用来查找相关信息来回答问题。1.2 RAG意义目前对大模型的使用通常存在两个主要挑战：1、由于生成模型依赖于内在知识（权重），对于未覆盖到的知识领…- 8
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RAG实战篇：精准判断用户查询意图，自动选择最佳处理方案
在这篇文章中，围绕Routing（路由）环节，如下图橙色框内所示，风叔详细介绍一下面对不同的用户输入，如何让大模型更智能地路由到最佳方案。路由的作用，是为每个Query选择最合适的处理管道，以及依据来自模型的输入或补充的元数据，来确定将启用哪些模块。比如当用户的输入问题涉及到跨文档检索、或者对于复杂文档构建了多级索引时，就需要使用路由机制。下面，我们结合源代码，介绍一下Logical routin…- 7
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【RAG】HiQA：一种用于多文档问答的层次化上下文增强RAG
前言文档领域的RAG，之前的工作如ChatPDF等很多的RAG框架，文档数量一旦增加，将导致响应准确性下降，如下图；现有RAG方法在处理具有相似内容（在面对大量难以区分的文档时）和结构的文档时表现不佳；用户查询常常涉及元信息，还增加了检索和生成的复杂性，导致检索的准确性会下降，本文介绍的方法-HiQA，一种用于主要解决多文档问答（MDQA）中的检索增强生成方法。方法提出了HiQA框架，用于解决多文…- 10
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一分钟了解RAG（检索增强生成）
RAG是一种结合了检索技术和生成式模型的方法，旨在提高大语言模型的准确性和上下文相关性。具体来说，RAG通过从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息提供给语言模型，使模型在生成文本时能够参考最新的、最相关的数据，从而减少误导性信息的产生，提高答案的质量。RAG的工作原理：检索阶段：当接收到一个查询或问题时，RAG首先使用检索组件从外部知识库（如互联网上的文档、数据库或其他数据源）中检索相关的信息片…- 6
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RAG能力介绍系列（一）：文本向量化
什么是RAG？Retrieval Augmented Generation (RAG)是通过整合外部知识源增强大型语言模型（LLM）的过程。这使得LLM能够生成更准确和上下文感知的答案，同时减少虚构内容。在回答问题或生成文本时，首先从现有的知识库或大量文档中检索相关信息。然后使用LLM生成答案，通过整合这些检索到的信息来提升响应的质量，而不是完全依赖LLM自行生成答案。典型的RAG工作流程如上图所…- 10
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大模型RAG不存在了么？
ChatGPT爆火之后，以ChatPDF为首的产品组合掀起了知识库问答的热潮。在过去一整年中，大多数人都在完成RAG系统到高级RAG系统的迭代升级。但是技术发展是迅速的，如何深入了解RAG的发展，做出更好的RAG系统，其实还是非常困难的。大模型爆火后的RAG系统发展，大体可以将其分为3个阶段，初级、高级、超级。初级阶段更多的是搭建起系统的pipeline；高级阶段是在召回生成测修修补补，根据bad…- 7
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RAG系统的四层天梯：大模型RAG系统的成长之路
第一章：为什么要给大模型喂"额外营养"？想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知。但当你问它"今天的股市行情如何？"或者"最新的新冠病毒变种有哪些症状？"，它却一脸茫然。这就是大语言模型（LLM）的现状 - 知识广博但不够新鲜。这就是为什么我们需要给LLM喂点"额外营养"，也就是外部数据。这个过程，专业点说…- 11
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RAG 中你需要知道的 5 种分块技术
分块在 RAG 应用中的重要性。对于提高 LLM 性能至关重要，能使 RAG 应用更智能、更快速、更高效。固定大小分块方法：将文本分割成固定大小的块，不考虑内容的自然断点或结构。优点：简单、成本效益高。缺点：缺乏上下文意识。改进：使用重叠块，让相邻块共享部分内容。递归分块方法：先用主要分隔符（如段落）分割，如果块太大，再用次要分隔符（如句子）递归分割。优点：尊重文档结构，灵活适用于各种场景。基于文…- 9
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知识库越大向量检索准确性越低！RAG应用的陷阱
在构建知识库的过程中，我们除了关注内容解析、文本分块层面对RAG性能影响之外，知识库大小会对RAG性能会有什么样的影响呢？AI工具公司EyeLevel.ai的数据科学家Daniel Warfield和前IBM Watson高级工程师Dr. Benjamin Fletcher博士在RAG技术规模化研究过程中发现一个现象：向量搜索的准确性随着数据量的增加而显著下降。他们发现，使用向量数据库进行相似性搜…- 7
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打造自己的解析大模型：模型的安装与推理
RAG系统中要快速构建AI助理，首先要高效、准确地建立知识库，而实现这一点的关键便是具备一个功能强大的文档解析器。在上一篇中，我们介绍了PdfParser，本篇将深入讨论该解析器所依赖的模型，以及如何在Windows环境中安装并运行这些模型进行推理。PDF解析的核心流程：OCR处理：这是解析过程的第一步。通过光学字符识别（OCR）技术，将PDF页面中图像形式的内容转换为可处理的文本数据。这一步为后…- 7
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微软新综述：大模型RAG系统的4层境界！
Retrieval Augmented Generation (RAG) and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely使用外部数据增强的大型语言模型 ( LLMs ) 在完成现实世界任务方面表现出了卓越的能力。外部数据不仅增强了模型的特定领域专业知识和时间相关性，而…- 5
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深度长文｜红杉观点 – 当心！你的 AI 可能正在被糟糕的文档”喂屎”
在人工智能的浪潮中，我们似乎已经忘记了一个古老而简单的计算机科学原则：垃圾进，垃圾出。当我们为 AI 的神奇能力欢呼雀跃时，却忽视了它最基本的需求——高质量的输入数据。就像一位精明的投资者不会把钱投入到一个管理混乱的公司，我们也不应该期望用劣质数据训练出优秀的 AI 系统。1 引言：AI 的致命弱点想象一下，你刚刚花费数百万美元购买了最先进的 AI 系统，期待它能像克拉纳（…- 5
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RAG大升级：上下文数据增强让检索准确率飙升67%！
RAG系统的检索失败率暴跌67%！这不是魔法，而是上下文数据增强的威力。还在为RAG（检索增强生成）系统的检索准确率发愁吗？别担心，"上下文检索"（contextual retrieval）这个新概念可能就是你一直在寻找的解决方案。一年前，这种方法因为成本高昂而被认为不切实际。但现在，随着小型语言模型（SLM）的飞速发展，这个曾经的"天方夜谭"已经变成了触手…- 4
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行业落地分享：阿里云搜索RAG应用实践
垂直领域的挑战催生RAG在人工智能领域，垂直领域的挑战不断催生新的技术解决方案。RAG是一种结合检索和生成的深度学习模型，它通过检索大量相关文档，然后基于这些文档生成回答，从而提高回答的准确性和相关性。然而，直接使用大型预训练模型来应对这些挑战并非没有问题。模型通常依赖于海量的通用知识库和语料，这些资源的质量参差不齐，且可能存在安全风险。在知识问答场景中，大模型可能会遇到幻觉问题，即生成看似合理但…- 9
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揭秘顶级 RAG 技术，不可错过的关键知识！
什么让 RAG 系统真正成为顶级的呢？组件，对吧？让我们回顾一下最好的组件以及它们的工作原理，这样您也可以使您的 RAG 系统成为顶级系统，并以多模式奖励结束。查询分类分块元数据和混合搜索利用您的元数据！添加标题、关键字甚至假设问题等内容。将其与 Hybrid Search 配对，它结合了向量搜索（用于语义匹配）和用于传统关键字搜索的优秀 BM25，您就是金子。HyDE（生成伪文档以增强检索）很酷…- 11
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