模块化RAG系统由多个独立模块组成,这些模块通过紧密协调共同完成任务。该架构分为三层: 顶层关注RAG的关键阶段,将每个阶段视为独立模块,继承了高级RAG的主要流程并引入了编排模块来协调流程。 中间层包括各模块内部的子模块,进一步优化功能。 底层由基本的操作单元组成。 在模块化RAG框架下,RAG系统可通过计算图形式表示...
RAGLAB 提供了两个版本的预处理维基百科语料库:第一个版本基于 DPR 项目开源的 2018 年维基百科数据;第二个版本利用 FactScore 开源的 2023 年维基百科数据。 RAGLAB 还基于维基百科 2018 和 2023 语料库为 ColBERT 和 Contriever 模型预先构建了索引和嵌入。另外,RAGLAB 开源了所有处理脚本,方便研究人员直接下载...
GoMate:一款可配置模块化的RAG框架 GoMate能够提供可靠的输入与可信的输出,确保用户在检索问答场景中能够获得高质量且可信赖的结果,适用于文档解析、向量存储、语义检索和聊天生成等 github:github.com/gomat - JavaEdge聊AI于20240616发布在抖音,已经收获了10个喜欢
AgentOS RAG 篇:探索RAG三种范式的优势与应用 本视频深入探讨了三种检索增强生成(RAG)范式:简单 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。将详细介绍每种范式的组成和特点,并分析其如何通过增加模块的灵活性和改善检索结果的准确性来优化性能。#大语言模型 #AgentOS #agent框架 #RAG #检索增强生成...
借助其基于知识图的搜索和检索答案生成器(Retrieval Augmented Generation,RAG),MindGraph可以执行基本的搜索任务,并且能够深度挖掘数据之间的联系和层次结构。这种能力使其易于捕捉和理解复杂的数据关系,进而为用户提供更加丰富和准确的信息检索结果。MindGraph在设计上即考虑了可扩展性。它通过提供模块化的集成框架,允许...
RAGLAB:是一个模块化的开源库。RAGLAB 复现了 6 种先进的算法,并为研究 RAG 算法提供了一个全面的生态系统。利用 RAGLAB,对 10 个基准上的 6 种 RAG 算法进行了公平比较。有了 RAGLAB,研究人员可以高效地比较各种算法的性能并开发新算法。 不同RAG 库和框架的比较。公平比较指的是在评估过程中对所有基本组...
RAGALB 将每个 RAG 算法实现为一个不同的类。每个算法类中的两个关键方法是init()和infer()。init()方法用于设置参数和加载生成器,而infer()方法实现算法的推理过程。 基于这个设计框架,用户可以通过几个简单步骤开发新算法,如上图所示: (1)定义一个继承自NaiveRAG的NewMethod()类。(2)通过重写init()方法为...
RAGLAB:是一个模块化的开源库。RAGLAB 复现了 6 种先进的算法,并为研究 RAG 算法提供了一个全面的生态系统。利用 RAGLAB,对 10 个基准上的 6 种 RAG 算法进行了公平比较。有了 RAGLAB,研究人员可以高效地比较各种算法的性能并开发新算法。 不同RAG 库和框架的比较。公平比较指的是在评估过程中对所有基本组...
为了解决上述问题,Truefoundry推出了Cognita,一款面向生产环境的开源、模块化 RAG 框架。Cognita 的目标是简化 RAG 应用的开发和部署,让开发者能够专注于构建核心业务逻辑,而无需从头开始搭建整个系统。 2.1、什么是 Cognita Cognita 是一个开源、模块化的应用程序,它被设计用于生产环境,并且结合了信息检索增强生成(Retri...