在某些应用中,即使在最后的环节也不代表RAG技术的完成。用户的反馈可以进一步优化RAG的性能,例如用户评价回答质量的信息可以用来训练和改进模型。 RAG在Chatbot中的应用 RAG 技术在 Chatbot 应用中有非常重要的作用,尤其是在提高回应的相关性和准确性、处理复杂查询及增强个性化和上下文理解能力方面。 01.提高回应的相关...
模块化RAG范式正在成为RAG领域的主流,允许跨多个模块的串行化流水线或端到端训练方法。 模块化RAG的组织方法是灵活的,允许根据特定的问题上下文替换或重新配置RAG过程中的模块。对于由检索和生成两个模块组成的天真RAG(在一些文献中称为读取或合成),该框架提供了适应性和丰富性。目前的研究主要探讨两种组织范式,包括模...
RAG理论来自于2020年Facebook的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成,原文:https://arxiv.org/abs/2005.11401)。RAG的核心思想是在大模型生成回答之前,先从一个知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成准确的回答。 一般来说R...
随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。这种技术的代表 —— 检索增强的大型语言模型(Retrieval-Augmented Large Language Model, RALM)—— 能够直接利用检索得到的文档信息进行内容生成,无需进行额外的训练,这一优势使其在工...
长上下文语言模型通过LOFT基准测试,展现出无需检索增强(RAG)的强大能力。这些模型在多项任务中表现卓越,特别是信息检索,预示AI应用可能告别RAG,迎来简化统一的新时代。尽管在处理超长上下文和复杂推理时仍面临挑战,但这一突破标志着向更强大的长上下文模...
一旦你有了最相似的文档(们)通过查询,你可以将其提供给任何大型语言模型,如ChatGPT。通过这个简单的技巧,你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型!这也被称为检索增强生成(RAG)。 使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG,该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。第一...
RAG在多个应用领域中都取得了很好的效果,在中医药领域的表现也引人瞩目。例如,在中医处方生成模型的研究中,研究者提出了一个基于检索增强的学习模型来生成中药处方,具体来说,我们使用三个模块来模拟这个过程:症状-处方检索模块、草药-草药检索模块和处方...
RAG（检索增强生成）是一种结合了检索（通常是知识库或数据库）和生成模型（大语言模型）的技术，目的是...
RAG(Retrieval-Augmented Generation:检索增强生成) 是一个人工智能框架,用于减轻大模型的“幻觉”问题。 大语言模型的回答经常可能不一致。有时他们会确定问题的答案,有时他们会从训练数据中反省随机事实。如果他们有时听起来像是不知道自己在说什么,那是因为他们不知道。 大模型知道词语在统计上如何关联,但不知道它们...
目前有两种主要方法可以做到这一点。第一:领域特定微调 (DSF),这意味着在一组代表领域特定知识的文档上训练现有的基础模型。第二:RAG(检索增强生成),它涉及将这些文档存储在矢量数据库中,并(在查询时)根据文档与问题的语义相似性查找文档,并将它们带入 LLM 的上下文中进行上下文学习。