于此同时,Modelscope-Agent当前支持的知识库功能存在:可读文件类型有限、效果不稳定、召回策略固定、对大文件和多文件的支持较弱等问题。 为增强Modelscope-Agent的知识库能力,我们兼容适配了常用的RAG开源方案来增强这方面能力,目前主要功能以llama-index为主。llama-index 是一个简单、灵活的RAG数
🚀 整体召回策略的启发 从实验洞察中提炼出四大优化策略:一是多重查询并行执行,提升召回的鲁棒性与覆盖;二是混合稠密与稀疏检索并结合重排模型,实现“宽进严出”的查全查准平衡;三是针对每个嵌入模型精细调节相似度阈值,利用标注数据确定最佳平衡点;四是优先以例搜例或采用假设文档生成,将查询“翻译”到目标数据模...
近日，Botnow 全面升级知识库功能，优化后的知识库有了较大提升，主要体现在数据类型、检索策略和召回测试等方面。知识库支持上传和存储外部知识内容并提供多种检索能力，使得智能体 Bot 的知识能力可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。下面让我们详细了解一下新版知识库的各个亮点吧！
如果单一的召回策略无法满足使用需求,需要定制复杂多策略。可以自定义实现多种召回器混用的召回策略。以下示例实现了一个混用向量召回和最佳匹配的召回器: from typing import Listfrom llama_index.core import VectorStoreIndexfrom llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retrieverfrom llama_index.core.base.base_retri...
近日,Botnow 全面升级知识库功能,优化后的知识库有了较大提升,主要体现在数据类型、检索策略和召回测试等方面。知识库支持上传和存储外部知识内容并提供多种检索能力,使得智能体 Bot 的知识能力可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。 下面让我们详细了解一下新版知识库的各个亮点吧! ...
近日,Botnow 全面升级知识库功能,优化后的知识库有了较大提升,主要体现在数据类型、检索策略和召回测试等方面。知识库支持上传和存储外部知识内容并提供多种检索能力,使得智能体 Bot 的知识能力可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。
改进embedding模型RAG提升很高 | 🌈开发者面临的一个主要问题是,在生产环境中部署应用程序时,准确性会有很大的下降。“RAG在POC(原型)中表现最佳,在生产中最差。”这种挫败感在构建GenAI(通用人工智能)应用程序的开发者中很常见。 💪通过上面策略后,分析结果后,很明显,嵌入模型增强了上下文召回率,从而显著提高了...