简单来说，RAG就是将输入的提示词转换为搜索关键字，根据网上搜索到的页面内容进行阅读理解，然后限定大模型需要基于这些内容生成答案，而不是依赖模型自身的知识库。市面上的大模型聊天产品，除了ChatGPT等少数，大多数模型都将联网搜索功能免费提供，像文心一言甚至不支持取消联网功能。这实际上已经就是一种形式的“AI...
第三:硬件资源(GPU)不是太充足的(即使用RAG也需要微调,但一次微调处处可用,远比每个企业私有库微调一个模型成本低的多); 这些场景下,用RAG更合适一些。 两个思考 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...
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...
总体而言， OpenScholar实现了SOTA性能，大大优于GPT-4o和相应的标准RAG版本，以及PaperQA2等专用的文献综述系统。在单篇论文任务中， OpenScholar始终优于其他模型。无论是否有检索增强，OS-8B和OS-70B均优于原来的Llama 3.1模型，OS-70B在PubMedQA和QASA上甚至可以对打GPT-4o。此外，OS-8B、OS-70B和OS-GPT...
发布之初曾经让无数人惊艳的 ChatGPT3.5，目前已经能在端侧用 40 亿参数的小模型复刻了。9 月 5 日，专注端侧模型的国内 AI 公司面壁智能，发布其最新的端侧基座模型。新模型参数仅仅 4B，但是宣称性能超过 ChatGPT-3.5 Turbo，且长上下文表现优秀，函数调用（function calling）和 RAG（检索增强生成技术）...
图1:解析流程(Pasing process)在 RAG 系统中的位置。Image by author。 在实际工作场景中,非结构化数据远比结构化数据丰富。但如果这些海量数据不能被解析,其巨大价值将无法发掘,其中 PDF 文档尤为突出。 在非结构化数据中,PDF 文档占绝大多数。有效处理 PDF 文档对管理其他类型的非结构化文档也有很大帮助。
RAG的过程中，还可以设置信息来源，类似Consensus和Elicit等专门的、AI驱动的科学搜索引擎就是这样做的，虽然大多数公司没有透露系统工作的确切细节，但大体上就是将用户的问题转化为对学术数据库（如Semantic Scholar和PubMed）的搜索，并返回最相关的结果。基于搜索结果，大型语言模型（LLM）会总结这些研究，并将其...
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...
🟢实践演示: 1️⃣使用LangFlow+ollama创建基础聊天机器人工作流 2️⃣使用LangFlow+ollama构建RAG系统,包括向量数据库的创建和查询以及使用chromaDB数据库和mistral-nemo大模型。 3️⃣API集成:演示如何将创建的工作流通过API接口集成到其他应用中。 🟢🟢🟢通过LangFlow,可以轻松创建复杂的AI工作流,...
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...