第一个思考是,上述RAG解决方案是否足够标准化,标准化主要是出于对自身成本的考虑,企业可以有定制化需求,但技术架构上需要足够抽象和易组装。 第二个思考是,企业员工在使用RAG时,所发起的查询需求都是哪些,企业对RAG的定义也许是【信息抽取问答+数值计算问答+逻辑推理类问答+...】的一个“全家桶”,“狭义RAG方案”...
这一功能单独就简化了传统的RAG模式的实施,其中查询重新表述、增强和生成分别进行处理,如前所述。该代理与用户进行交互,使用系统定义的个人特质和目标,同时知道自己可以使用的搜索工具。当代理需要查找它没有的知识时,它会制定一个搜索查询并通知搜索引擎检索所需的答案。这个过程不仅让人联想到人类行为,而且比RAG模式...
对于RAG 系统而言,从文档中提取信息是一种不可避免的情况。确保能够从源文件中有效地提取内容,对于提高最终输出的质量至关重要。 切勿低估这一流程的重要性。在使用 RAG 系统时,如果在文档解析过程中信息提取不力,会导致对 PDF 文件中所含信息的理解和利用受限。 解析流程(Pasing process)在 RAG 系统中的位置如图...
🔥🔥🔥视频简介: 🟢🟢🟢本期视频演示了LangFlow本地安装以及搭建简单的chatbot还有本地RAG知识库,LangFlow是一款强大的开源可视化框架,用于构建多智能体和检索增强生成(RAG)应用。 🟢主要内容包括: 1️⃣LangFlow简介:无需编码即可创建AI工作流,支持多种大语言模型和向量存储。 2️⃣LangFlow本地...
如图2 所示,与 RAG 相比,self-RAG 框架的不同之处在于它在生成过程中使用了 reflection tokens 进行更精确的控制。 图2:Self-RAG 中使用的四种 reflection tokens 。每种类型都使用多个 tokens 来表示其输出值(output)。底部三行是三类 critique tokens ,粗体字表示这一类中最理想的 critique tokens 。x、y、d...
图2 无代码RAG与LlamaIndex和ChatGPT LlamaIndex最近发布了一个开源工具,它允许开发人员开发基本的RAG应用程序,几乎不需要编写代码。虽然目前仅限于单个文件的使用,但未来的增强功能可能包括对多个文件和矢量数据库的支持。 这个名为RAG的项目建立在Streamlit web应用程序框架和LlamaIndex之上,LlamaIndex是一个强大的Python...
ChatGPT助手实战:原生RAG(检索增强生成) 此前ChatGPT的一个被诟病的地方是训练数据是公网的,且不是最新的,如果问一些我企业相关的问题他就无能问题,开始要出现幻想。为了解决这个问题,大家想到的方案无非两个:一是微调,拿自己企业数据去微调,调出一个适合自己的模型,但是这样做的门槛比较高,需要专门技术人才来开发...
宇哥聊一聊RAG ,RAG 中出现的复杂问题小结#chatgpt应用领域 #人工智能 #技术分享 #检索增强生成 #RAG - zidea于20240702发布在抖音,已经收获了9725个喜欢,来抖音,记录美好生活!
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术研究旨在提供更有依据、更依赖事实的信息来帮助解决生成式AI的幻觉倾向、专业力弱等固有缺陷。 检索增强生成智能体(Agentic RAG)的核心是将智能和自主性注入到RAG框架中。这就像是给一个普通的RAG系统进行了重大升级,将其转变为一个能够自主决策并采取行动以实现特...
2. 检索增强生成(RAG)技术的挑战 在探讨这些策略之前,让我们先剖析导致RAG系统性能不佳的关键挑战,将它们分为三个不同的类别:数据检索、信息增强以及后续生成过程。除了技术上的复杂性之外,数据偏差、不断发展的领域和语言的动态性质等外部因素也使情况进一步复杂化。本文深入探讨了这些失败背后的无数原因,提供了RAG...