具体来说,Adaptive-RAG能够在简单查询中高效地提供准确答案,同时在复杂查询中,通过多步推理策略确保答案的准确性。 效率优化:Adaptive-RAG在确保准确性的同时,显著减少了不必要的计算开销。实验数据显示,相比于始终使用多步检索策略的方法,Adaptive-RAG在简单查询上节省了大量计算资源,而在复杂查询上则提供了更加精确的...
Adaptive-RAG的核心在于它能够通过分类器来评估问题的复杂性,然后根据评估结果选择最合适的处理策略。分类器是一个较小的语言模型,它被训练用来预测query的复杂度。通过这种方式,Adaptive-RAG能够灵活地在不同的Retrieval-Augmented LLM策略之间进行切换,从而在处理各种复杂性的问题时,实现更高的效率和准确性。 在Adaptive...
通过这种方式,Adaptive-RAG能够灵活地在不同的检索增强LLM策略之间进行切换,从而在处理各种复杂性的问题时,实现更高的效率和准确性。这种方法在实验中显示出,与现有的自适应检索方法相比,Adaptive-RAG在多个开放域问答数据集上都取得了更好的整体效率和准确性。 在Adaptive-RAG模型中,训练分类器以准确评估问题的复杂性...
Adaptive-RAG策略是一种基于问题复杂度的自适应RAG方法，旨在提升问答系统的准确性和效率。此策略通过动态选择最合适的处理策略来适应不同复杂度的查询，有效避免了资源浪费和处理复杂问题时的效率低下。Adaptive-RAG的核心在于其能够准确评估问题的复杂性，进而决定在一系列策略中采用哪种策略。这一过程通过...
为了解决这一问题,研究者们提出了Adaptive-RAG框架。Adaptive-RAG(Adaptive Retrieval-Augmented Generation)是一个创新的自适应检索增强大语言模型框架,旨在根据查询的复杂度动态选择最合适的策略,以实现在简单查询和复杂查询之间的平衡,从而提升问答系统的效率和准确性。
Adaptive-RAG:性能提升50%以上的高效RAG策略 - 摘要近年来, Retrieval-Augmented LLMs因其能将外部数据库中的非参数知识融入LLMs,从而有效提升诸如问答等任务的回答准确性而备受瞩目。然而,现有处理复杂度各异的查询方法尚存不足,或在处理简单查询时消耗过多计算资源,
性能提升:Adaptive-RAG在多个数据集上都取得了优于现有方法的性能,特别是在处理复杂查询时,其准确性和效率的提升更为显著。 效率分析:实验结果显示,Adaptive-RAG在处理简单查询时,能够有效减少检索步骤和响应时间;而在处理复杂查询时,虽然检索步骤增加,但通过精确的多步检索,提高了答案的准确性。
本次分享是结合langgraph框架进行adaptive rag的实战演练,通过jupyter,对代码块儿进行逐步拆解和分析,梳理清楚adaptive rag落地过程中需要哪些步骤和能力,以及核心关键节点, 视频播放量 104、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 1、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 智能
17-LangGraph/02-Structures/07-Adaptive-Rag.ipynb " print(\"=== [TRANSFORM QUERY] ===\")\n", " # Get question and retrieved documents\n", " question = state[\"question\"]\n", " documents = state[\"documents\"]\n", Contributor stsr1284 Jan 23, 2025 transform_query(stat...
Clone the Adaptive RAG 101 repo git clone https://github.com/langchain-ai/adaptive-rag-101.git Follow the setup.ipynb notebook and follow instructions there! If you run into issues with setting up the python environment or acquiring the necessary API keys due to any restrictions (ex. corpo...