RAG基本概念 •检索增强生成(RAG)从外部知识库检索事实,结合大语言模 型针对用户的问题作出回答。它确保模型能够访问最新、可靠 的事实,并且用户能够访问检索的来源,确保可以检查其声明 的准确性。 •开源工具包LangChain,LlamaIndex等提供了构建RAG的众多 组件: •文件读取(word,pdf,md,html,…) •索引(vect...
采用检索增强生成(RAG)框架,通过从私有知识库中检索相关内容并结合用户查询作为上下文,进而让LLM生成答案。 但PDF 格式设计用于保持文档的视觉布局和格式,而不是其语义结构。 PDF 中的表格和复杂布局(例如跨页表格、多栏布局)对传统的基于规则的PDF解析工具(如PyPDF),这些工具无法有效地识别和保留这些结构的完整性。
一、从RAG的整体架构及开源两阶段RAG项目说起 《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》(https://arxiv.org/pdf/2312.10997)其对于增强大家对RAG的基本理论认知有一定的帮助。该工作将RAG分成navie RAG, Advanced RAG以及Modular RAG, 而另一个文章:https://blog.llamaindex.ai/a-c...
pip install openparse 使用pip进行安装,同时这个库依赖Pymupdf、pdfminer等其他库,也会同时安装。 识别文字 pdf="c:\\人口.pdf" parser=openparse.DocumentParser() parsed_basic_doc=parser.parse(pdf) fornodeinparsed_basic_doc.nodes: node print('\n---\n') 可以看到每一页的pdf被分成多个chunk,且还能...
历史问答库使用 OpenSearch 服务。SQL 转换使用 RAG 大语言模型服务。数据库使用 Amazon Aurora 储存必要的查询、用户信息。该系统最大的价值是提供标准部署方案,以较高的准确度使用 Amazon Bedrock 自动完成自然语言到 SQL 的转换,无需人工编码规则。 架构图 示例代码 生成SQL 的模型方面,我们可以根据客户需求,选择 ...
构建一个基础版的RAG是非常简单的,甚至使用扣子、Dify等平台,熟练的情况下都用不了5分钟,即使使用Langchain、LlamaIndex等框架,搭建完整流程,代码也不会超过100行。但基础版的问答效果往往较差。 下面这张图是OpenAI介绍的RAG优化经验,这个准确率当然随不同的数据集会有不同,但基本上优化后的准确率比优化前有显著...
目前主要有两种方法,微调和RAG。微调是指使用企业私有数据/知识基于现有大模型训练出一个新的模型,然后我们使用这个新的模型来回答用户问题。RAG是检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)的缩写,是指在用户提问时系统后台根据用户问题检索相关数据/知识,然后将所检索到的相关数据/知识加上用户问题一起交给大模型...
元数据提取:在PDF中隐藏的元数据信息是RAG产品的关键数据,比如链接、目录、字体等等 扫描件:PDF中如果是扫描件,依靠OCR模型可能是无法有效的提取,这里面包含了清晰度、模型的稳定性等等问题 Latex公式提取:在一些特殊领域,PDF文本中包含了Latex等数学公式。通过完整的提取和转换是对RAG问答的有效补充 ...
半结构化 RAG[5]:首先使用 Unstructured 从 pdf 中解析文本和表格,然后使用 multi-vector retriever 存储原始的表格和文本,同时对表格进行总结,最后用 LCEL 实现问答链路。主要流程如下所示(实际上这里的最后一个 LLM 并不是多模态 LLM) 半结构化与多模态 RAG[6]:这个当中实际上提出了多种方案,如下图所示。