0 使用场景 1 RAG的难点 1.1 数据难点:文档种类多 1.2 数据难点:不同文档结构影响,需要不同的切片方式 1.3 数据难点:内部知识专有名词不好查询 1.4 用户提问的随意性 + 大众对RAG的定位混乱 1.5 公域与私域知识混淆难定位 1.6 新旧版本文档同时存在 1.7 多条件约束失效 1.8 全文/多文类意图失效 1.9 复杂逻辑推...
【场景 A】某家俱品牌出海电商运营辅助场景。1、数据分析 SQL 生成工具:利用 LLM 辅助数据分析代码工具,对收集到的数据进行分析。可以帮助数据工程团队在数据探索和开发阶段提高效率。2、电商服务平台能够收集和整理与销量相关的数据,对亚马逊电商和第三方独立站运营数据,包括订单量、访问量、产品评价、客诉数、站点 CP...
在处理RAG产品类中,非结构化数据的处理除了快速解析之外,还需要将文本进行向量化,而我们在技术架构中需要能够快速的处理这些文件,通过Pipeline的方式,将非结构化数据最终存储到向量数据库中,这里面传统的做法不得不用消息中间件MQ,而应用层面的程序则可以通过考虑弹性伸缩的方式,扩充消费节点,以提高整体的处理效率 2、...
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)在各种场景中得到了广泛应用。而在LLM中构建高效的关系数据库,以实现更快速、准确的数据存取与查询,一直是技术领域的研究热点。GraphRAG技术的出现,为从零实现LLM大模型中的关系数据库提供了新的解决方案。 一、LLM大模型与关系数据库的融合难点 在LLM大模型中集...
九数算法中台通过自研的SFT高效微调框架,从高质量数据集的构建到灵活的模型选择,训练过程中的算力优化,到效果验证,都提供了创新的解决方案,确保了SFT技术的高效实施。主要优势如下: (1)数据生产:通过使用开源基座大模型能力,构建通用大模型数据增强(LLM Data Augmentation,简称LDA)工具,使用场景覆盖Self-Instruct、Query...
同样的,为了增加任务的难度,作者仍然把和续写文本一模一样的新闻从检索数据库删除,防止模型直接复读原文解决问题。 Read任务Question Answering RAG的一个广泛应用场景是问题回答(QA),利用外部知识库来增强大型语言模型的问答能力,可以应用于各种知识密集型任务。
四、GraphRAG的应用前景 GraphRAG大模型的成功实现将为LLM在关系数据库领域的应用带来革命性的变革。以下是GraphRAG在未来可能的一些应用场景: 智能问答系统:GraphRAG可以支撑构建更加智能的问答系统,实现对于结构化数据的高效、准确查询与推理。 自然语言理解与生成:借助GraphRAG,LLM可以更好地理解结构化数据背后的语义信...
联通元景自研攻关融合多种视觉模型解决RAG应用中PDF类文档OCR识别(Optical Character Recognition,光学字符识别)、分栏顺序、表格解析等难点瓶颈,实现PDF内容“查得更准、答得更对”,且基于实际数据集评测,元景RAG性能领先业界一流竞品。 富文本知识问答 图文并茂生成答案 ...
不仅如此,即便是对于强大的 ChatGPT3.5,AssistRAG 也带来了显著提升。在同样的数据集上,F1 分数从 33.0% 提升到了 44.8%。这说明就算是最顶尖的模型,也能从智能助手那里获得帮助。 实际应用中的精彩案例 让我们通过一个具体的案例来看看 AssistRAG 是如何工作的。假设用户问:"在维多利亚时代的英国文学作品中,狄更...