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全球首发：第二代 RAG 系统 auto-coder.rag 相比市面主流RAG系统 20%-60% 效果提升
先看评测结果基本效果上全面碾压当前市面上某主流的一代 RAG 系统。我们在文末会放出评测数据集以及问题，使用流程。欢迎大家和其他 RAG 系统做对比，并且发出自己的评测结果。在 9月13号，我们又新增了五道更加困难的题目，更加拉开了差距：下面是一些评测要求和指导：用户好评有用户第一时间应用于编程的文档库召回，反馈效果：也有人第一时间用来给黑神话悟空做攻略：还有人来做 Linux 内核分析：效果很好…- 5
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SFR-RAG：高效精简的检索增强生成模型
Salesforce AI Research 推出了一款名为 SFR-RAG 的90亿参数模型，该模型针对上下文 grounded 生成进行了微调，并在需要检索增强答案的特定任务中，以更小的规模和更高的效率，在准确性和可靠性方面超越了更大的模型，为检索增强生成领域带来了重大的进步。 论文介绍 随着大型语言模型 (LLM) 的兴起，生成式 AI 已成为一个关键领域。这些模型能够根据各种提示生成复杂的…- 10
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如何使用 Typescript 和 Next.js 构建完整的 RAG 应用程序
我今天构建的项目将 PDF 作为输入，然后您可以与您的 PDF 聊天。今天我使用 Next.js 和 Typescript 构建了一个完整的 RAG 应用程序。以下是该项目的完整技术栈和代码信息。介绍在进一步讨论之前，让我们先讨论一下什么是 RAG 应用程序。RAG 代表检索增强生成。那么 RAG 应用程序到底是做什么的呢？它会接收一个输入，查找该输入在向量数据库中的相似性，最后将向量结果结合起来…- 6
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Claude3.5新的RAG方法：上下文检索
为了让人工智能模型在特定环境中发挥作用，它通常需要获取背景知识。例如，客户支持聊天机器人需要了解它们所用于的特定业务，而法律分析机器人需要了解大量过去的案例。开发人员通常使用检索增强生成 (RAG) 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，从而显着增强模型的响应。问题在于，传统的 RAG 解决方案在编码信息时会删除上下文，这通常会导致系统无法从知…- 3
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【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（下篇）
回顾上篇已经详细介绍了AI使用知识库进行时到底发生了什么如果没有看过，移步：【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（上篇）现在再来看这四个阶段，①、问题解析阶段②、知识库检索阶段③、信息整合阶段④、大模型生成回答那么想要一个更加符合预期的生成结果，本质上是对这四个阶段的一步步优化。一、数据预处理1、数据预处理和我们进行关键词检索类似（但是这里是向…- 6
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【AI+知识库】商业化问答场景，让AI回复更准确，一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程（上篇）
一、对话示例如果我直接讲理论部分，我相信小白强迫自己看了前200字就会关掉窗口。因此，我们先将这个过程具象化。以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例，你可以把右侧的对话当做是微信的对话框，这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。上方页面左侧画红框的地方，是这个“问答机器人”的配置，右侧是与“机器人”的一轮对话。左侧有三处配置：AI模型提示词知识库。模型、提示词、知识库 三者可以想象成：…- 7
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【GoMate框架案例】讯飞大模型RAG智能问答挑战赛top10 Baseline
unsetunset一、赛题背景unsetunsetRAG（检索增强生成）是一种结合了检索模型和生成模型的技术，它通过检索大量外部知识来辅助文本生成，从而提高大型语言模型（LLMs）的准确度和可靠性。RAG特别适合于需要不断更新知识的知识密集型场景或特定领域应用，它通过引入外部信息源，有效缓解了大语言模型在领域知识缺乏、信息准确性问题以及生成虚假内容等方面的挑战。本次挑战赛旨在探索RAG技术的极限…- 6
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融合ChatGPT o1与TRIZ以解决复杂技术问题
我们将深入探讨了如何融合ChatGPT o1与各种创新方法（如TRIZ）来解决复杂的技术问题，以及ChatGPT o1如何根据问题的情景描述自动调用适当的创新方法和流程。以下从专业角度对上述内容进行详细总结。一、ChatGPT o1与TRIZ的融合解题流程与机制：问题理解与分析： ChatGPT o1利用其强大的自然语言理解能力，准确解析用户提供的技术难题，理解问题的背景、需求和挑战。技术矛盾识别…- 4
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快手B端商业化技术探索：基于LLM构建智能RAG与Agent平台
大模型技术正以前所未有的速度与各领域融合，为各行各业带来变革，围绕快手B端商业化的业务场景，本文详细阐述了构建基于LLM的Agent技术平台的策略、挑战及解决方案，为您带来宝贵的见解与启示。一、大模型应用建设背景快手商业化业务中台，作为核心支撑，全面赋能内部的一线销售、运营团队，以及外部的代理商和服务商。面对大模型技术的浪潮，我们精准捕捉智能化转型的先机。面对众多可选择的技术路径，经过我们进行了深…- 4
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RAG高级优化：一文看尽query的转换之路
准确地找到与用户查询最相关的信息是RAG系统成功的关键，如何帮助检索系统提升召回的效果是RAG系统研究的热门方向，之前的文章介绍了在分块阶段的优化方法：RAG高级优化：基于问题生成的文档检索增强。本文将介绍三种query理解的方法，以增强检索增强生成(RAG)系统中的检索过程：查询重写：重新定义查询，使其更加具体和详细。Step-back提示：生成更广泛的查询，以获得更好的上下文检索。子查询分解：…- 1
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Agent+RAG+大纲驱动，AI创作新风暴
今天给大家分享斯坦福大学最近的一项研究，探讨了如何利用LLMs从头开始撰写基础、结构良好的长篇文章，达到与维基百科页面相当的广度和深度。（后文有代码结果示例！）Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models我们研究如何应用大型语言模型从头开始编写扎根且有组织的长篇文章，其广度和…- 5
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RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新：2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。2024-09-09 在 Agent 中加入医疗问诊模板。2024-08-22 支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02 支持 GraphRAG 启发于 graphrag 和思维导图…- 9
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HippoRAG:模拟大脑记忆思索机制的 RAG
人类大脑通过不断积累和更新知识来适应环境，而大型语言模型（LLMs）虽具智能，却缺乏这种动态更新能力。为解决这一问题，研究人员开发了一种名为“HippoRAG”的新框架，模仿了大脑新皮质和海马体的工作机制，显著提升了多跳问题解答的性能，比现有 RAG 方法高出 20%。HippoRAG 不仅成本低、速度快，在单一检索步骤中还优于迭代 IRCoT 方法。这展示了如何将生物学原理应用于提高 LLMs …- 6
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在长上下文LLM的时代，RAG是否仍然必要？
一、结论写在前面论文标题：In Defense of RAG in the Era of Long-Context Language Models论文链接：https://arxiv.org/pdf/2409.01666克服早期生成式大型语言模型（LLMs）的有限上下文限制，检索增强生成（RAG）在过去一直是基于上下文的答案生成的可靠解决方案。最近，长上下文LLMs的出现使得模型能够整合更长的文本…- 5
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Golden-Retriever：提升工业知识库检索准确性
今天分享的是一篇面向工业知识库的RAG文章: Golden-Retriever: High-Fidelity Agentic Retrieval Augmented Generation for Industrial Knowledge Base，用于工业知识库的高保真代理式检索增强生成。论文链接: https://arxiv.org/pdf/2408.00798背景随着大规模语言模型（LLMs）…- 5
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大模型RAG最佳实践指南
今天给大家分享一个比较干的研究论文，作者们来自复旦大学。大模型时代的RAG已经经过一年多的锤炼，各种高级RAG技巧层出不穷，那到底什么技巧是有用的，哪些技巧搭配到一起才是最有效的呢？Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation检索增强生成（RAG）技术已被证明可以有效地整合最新信息、减轻幻觉和提高响应质量，特别是在专业…- 5
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360视角：大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践
导读 大模型幻觉问题在大模型应用过程中，非常阻碍实际业务落地。解决该问题是一项复杂的系统工程任务，需多角度综合探索。业界正通过持续的研究与实践，寻找更有效的检测与缓解策略，以提升大模型的可靠性、安全性与实用性。本文将从五个方面探讨大模型幻觉问题，具体探讨内容如下：1. 什么是大模型幻觉问题2. 360 可信大模型的幻觉解决方案3. 360 可信大模型应用案例…- 17
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快速理解 GraphRAG：构建更可靠、更智能的 Chatbot
开发一个能够处理真实问题并给出精准回答的聊天机器人，实属不易。尽管大语言模型已取得重大进展，但如何将这些模型与知识库结合起来，提供可靠且上下文信息丰富的答案，仍是一个待解的难题。Photo by Google DeepMind[1] on Unsplash[2]关键问题通常在于模型的“幻觉”现象——即产生错误或不存在的信息，以及模型在理解信息间微妙关系时的上下文把握能力不足。尽管有一些人尝试构建强…- 8
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大模型+RAG如何提高问答准确率？5家互联网大厂RAG落地实践
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前最流行的基于大模型的系统架构，很多大模型应用几乎完全基于RAG构建。RAG的本质是在大模型交互之前提前进行搜索，召回正确的上下文给到大模型，决定了大模型生成的天花板。RAG方法使用搜索引擎来快速定位和检索构建提示所需的任何信息，具体流程如下：· 使用大模型来重构原始的用户提示，使其与后续步骤中搜索引擎所要求的…- 4
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RAG入门秘籍：构建检索增强生成应用程序的终极指南！
概述：RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和生成模型的技术，允许用户将自己的数据与大型语言模型（LLM）结合，生成更精确和上下文相关的输出。这篇文章将简要介绍RAG的基本概念，并提供一个简化的教程，帮助初学者从零开始构建RAG应用程序。一、学习RAG的挑战在快速变化的AI领域中，特别是关于RAG，存在大量噪音和复杂性。供应商往往将其过度复杂化，试图将他们的工具、生态系统和愿景注入其中。本教程旨…- 5
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RAG：开启智能知识探索新纪元
“ RAG技术融合检索与生成功能，其检索功能可精准定位信息，提高获取效率与准确性；生成功能能依据检索结果结合特定需求生成新内容。本文阐述了RAG在新闻、医疗、教育、金融和企业知识库等领域的应用，介绍了RAG的代码实现，分析了RAG架构及面临的挑战，展望其多模态融合等发展趋势。”01—引言在大语言模型技术迅猛发展的2024年，RAG（Retrieval Augmented Generati…- 5
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RAG深度优化：全面掌握多种ReRanker实现方法与技巧
无论你是刚刚接触RAG，还是已经在项目中有所应用，这篇文章都将帮助你系统了解ReRanker的原理、常见实现方式及其在实际场景中的优化应用。希望这次总结能为你带来新的启发，助力你的技术提升。重新排名是根据某些标准对项目列表重新排序的过程。在搜索上下文中，重新排名用于根据某些标准对搜索引擎返回的搜索结果进行重新排序。当搜索结果的初始排名不令人满意或者当用户提供了可用于改进搜索结果的排名的附加信息时，…- 4
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Perplexity AI使用感受
Perplexity AI是一款基于大型语言模型的对话式搜索引擎，旨在通过智能技术提升信息检索的效率和用户体验。其已经成为AI界的新贵，正以惊人的速度崛起。这几天用了一下Perplexity AI。每次我提问的句子前边，都加上：“请在英文网页世界，搜索问题，然后中文回复我——我的问题是”获得的英文网页质量很高，但是总结回答我的问题，目前比较笼统，算是AI的通病吧。总体是值得使用的AI工具。www.…- 8
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大模型应用框架解析：RAG、Agent、微调、提示词工程究竟是什么?
“ 在大模型的学习和使用过程中，我们经常听到RAG、Agent、微调、提示词工程等相关术语，那么究竟什么是RAG、Agent、微调、提示词工程？让我们一起探讨学习。”01—RAG（Retrieval-Augmented Generation）RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种基于检索增强的生成技术，其核心思想是在生成文本之前，从外部知识库中检索与…- 9
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