在这种情况下,检索增强生成 (RAG) 开辟了新的视角。RAG 允许将 AI 模型与公司的特定内部数据集成,不仅可以进行处理,还可以对这些知识进行智能解释和利用。在本文中,我们将探讨如何实现这一点。 一、检索增强定义 RAG 是一种技术,它允许通过从大型文档数据库中实时检索信息来扩展预训练语言模型的知识。 用于查询机器...
混合检索(Hybrid Retrieve)是指同时使用多种类型的检索器,如同时使用统计词频的方式和计算向量相似性的方式来得到检索结果。 重排序(Re-ranking)技术是指对检索到的内容进行重新排序,以实现更大的多样性和更好的结果。 元数据过滤(Meta-data Filtering)则是处理检索到的文档的另一种方法,它使用元数据(如时间、目的...
大庆师范学院教务处明确2024届本科生毕业论文（设计）AIGC检测结果与重复率检测均应在40%以下方可进入答辩环节，否则不予答辩。还有学校表示：“人工智能工具仅可用于文献检索、数据处理等辅助工作，严禁直接应用于论文撰写。” 今年首次引入“AIGC检测服务系统”对研究生毕业论文进行查询的华北电力大学，目前正在制定标准...
- **Microsoft Academic**：专注于学术研究的检索，拥有强大的语义搜索能力 选择合适的AIGC知识库全面检索系统，不仅需要考虑其技术性能，还要结合实际需求和使用场景。通过综合评估检索精度、数据源广泛性、用户体验、实时性及安全性等因素，用户可以找到最适合自己需求的检索工具，有效提升信息检索的效率和质量。随着人工...
查询改写(Query Transformation)可以通过修改输入查询来提高检索结果。 数据增强(Data Augmentation)是指在检索之前提前对数据进行改进,如去除无关信息、消除歧义、更新过时文档、合成新数据等,可以有效提高最终RAG系统的性能。 2. 检索器提升 在RAG系统中,检索过程对结果影响很大。一般来说,内容质量越好,就越容易激发LLM...
我们对RAG进行了全面的回顾,并提炼了各种检索器和生成器的RAG基础抽象。 我们总结了现有RAG流程的增强,详细说明了用于实现更有效RAG系统的技术。 对于不同的模态和任务,我们调查了融合RAG技术的现有AIGC方法,展示了RAG如何为当前的生成模型做出贡献。 我们讨论了RAG的局限性和有前景的研究方向,阐明了其潜在的未来发展...
1. 集成生成模块：搜索引擎需在其架构中嵌入AIGC模块，使得在处理用户查询时，不仅能检索现有网络资源，还能根据查询意图动态生成相关内容。这要求搜索引擎具备高度灵活的架构设计，以支持实时的生成任务执行。2. 跨模态理解与交互：融合AIGC的搜索引擎应具备跨模态处理能力，即能够理解并整合文本、语音、图像等多种类型...
2. 基于隐空间表达的 RAG 方法:在该方法中,检索器得到的内容将与生成模型在内部以隐空间表达(latent representation)的方式进行交互,这种边生成边交互的方式可以有效的提升生成模型的理解能力以及最终生成内容的质量。这里常见的交互方法包括简单的拼接以及设计注意力机制等等。
最近,检索增强生成(RAG)作为一种应对这些挑战的范式出现了。特别是,RAG引入了信息检索过程,通过从可用的数据存储中检索相关对象来增强AIGC结果,从而提高准确性和鲁棒性。在本文中,我们全面回顾了将RAG技术集成到AIGC场景中的现有工作。我们首先根据检索器如何增强生成器对RAG基础进行分类。我们提炼了各种检索器和生成器...
而对于文献检索,一方面AI在硕士及以上的论文中是不够用的,那种级别需要更专业的检索工具和论文库;另一方面AI很容易出现“幻觉”,在学术圈一直被戏称为“一本正经地胡说八道”,它的“头头是道”背后常常是编造的不存在的来源,或推导出混乱且不真实的结论。北美高校一般没有针对AI使用制定的统一政策,他们会严格把握...