RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示(Prompt)输入给大型语言模型(LLMs),以增强模型处理知识密集型任务的能力,如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research(FAIR)团队于2020年...
RAG 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),已经成为当前最火热的LLM应用方案。 理解起来不难,就是通过自有垂域数据库检索相关信息,然后合并成为提示模板,给大模型润色生成回答。 但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现,通用的基础大模型基本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...
5. 面向RAG的性能评估 有几个框架都可以应用于RAG 系统的性能评估,指标包括总体答案相关性、答案溯源性、可信度和检索到的上下文相关性等等。 Ragas框架,使用可信度和答案相关性作为 RAG 检索部分生成答案的质量指标和经典的上下文准召率。评估框架 Truelens 建议采用检索与查询的上...
基本思路是获取一个文档,使用 GPT-3.5-turbo 生成一系列问题,然后使用 GPT-4根据文档内容生成这些问题的答案即构建一个基于 GPT4的 RAG 流水线 ,然后在问答对的数据集上对 GPT-3.5-turbo 进行微调。通过对 RAG 流水线的评估,可以初步确定经过微调的 GPT 3.5-turbo 模型比原始模型能够更好地利用所提供的上下文来...
RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)技术最初源于2020年Facebook的一篇论文——《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。是的,2020年就已经提出了这项技术。 截屏2024-08-02 15.42.25 这篇论文要解决的一个问题非常简单:如何让大语言模型使用外部知识进行生成。 通常,预训练...
Naive RAG在检索、生成和增强三个关键领域面临挑战。检索质量低,导致不匹配的块、幻觉、空中掉落等问题,阻碍了构建全面响应的能力。生成质量引发幻觉挑战,即模型生成的答案没有基于提供的上下文,存在无关上下文和潜在毒性或偏见的问题。增强过程难以有效地结合检索段落中的上下文与当前生...
大模型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索(Retrieval)与生成(Generation)能力的先进人工智能技术,主要用于增强大型语言模型(LLMs,Large Language Models)在特定任务中的表现,特别是那些需要访问外部知识库或实时信息的任务。 RAG 模型旨在克服 LLMs 存储容量有限、难以即时获取最新信息以及在特定领域知识...
一、什么是RAG？RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索（从外部知识库获取信息）和生成（基于检索结果生成回答）的技术，可以提升生成模型（如GPT）的准确性、时效性和可解释性。它通过动态引入外部知识，弥补传统生成模型依赖静态训练数据、易产生“幻觉”的缺陷。二、RAG架构 RAG架构通常分...
RAG，正是为了尽力解决大模型在实际应用中面临的一些问题（特别是“幻觉”问题）而诞生的一种优化方案，也是最重要的方案。其基本思想可以简单表述如下：将传统的生成式大模型与实时信息检索技术相结合，为大模型补充来自外部的相关数据与上下文，以此帮助大模型生成更丰富、更准确、更可靠的内容。这允许大模型在生成内容...
火山引擎不仅有火山方舟这种大模型服务平台,还有扣子(Coze)这类低代码AI应用开发平台,以及HiAgent这样的企业专属AI应用创新平台。新推出的RAG镜像则是让普通开发者以更低的门槛,开发出不容易被大模型“抄家”的AI应用。 RAG镜像中不仅包含Embedding(嵌入式)模块,还有向量数据库、Re-rank模型和7B的DeepSeek蒸馏模型,甚至...