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。 RAG 能结合大型语言模型(LLM)的生成能力和基于检索的机制来提升回答的准确性和相关性 我用langchian 实现...
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。 -...
文档结构还原:还原PDF文件的文档结构,包括标题、目录等信息,是实现自动化文档处理和理解的关键步骤之一。 元素重叠:从PDF100%效果还原的角度考虑,图片/文本之间的重叠,图片合并,合并后不失真等,也是需要考虑的事项之一 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...
(langchain 篇、Agent篇、 RAG 经验篇)附PDF荔枝的AI小课堂 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多713 15 2:07 App 【大模型LLM】Meta最新发布的Llama3.2来了!Llama3.2的八点重要信息总结,支持多模态,手机也能用! 1056 83 0:30 App 【大模型落地应用】中国信通院《2024大模型典型示范应用案例集...
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。
图 1 检索增强生成(RAG)的工作流 然而,检索 PDF 文档的过程充满挑战,经常会出现文本提取的不准确和 ...
在将检索结果发送到LLM之前对其进行重新排序可以显着提高 RAG 性能。这个 LlamaIndex笔记本展示了以下之间的区别: 直接检索前 2 个节点而无需重新排序,导致检索不准确。 通过检索前 10 个节点并使用CohereRerank重新排序并返回前 2 个节点来精确检索。 import os from llama_index.postprocessor.cohere_rerank imp...
1、RAG背景 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我们的实际业务需求,主要有以下几方面原因: 知识的局限性:模型自身的知识完全源于它的训练数据,而现有的主流大模型(ChatGPT、文心一言、通义千问…)的训练集基本都是构建于网络公开的数据,对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获...
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...
RAG在开放域问答任务上取得了新的最先进水平,并在生成任务中表现出更好的性能。 RAG框架,RAG在LLM应用场景中分为 基础RAG:最原始部分,结合了信息检索和文本生成两个阶段,当模型收到一个查询任务,首先从数据库搜索相关的信息片段,然后送进生成器模型,该模型结合原始查询和检索到的信息来生成回答。基础RAG的关键在于...