全面支持中文 RAG Benchmark 评测,包括原生的中文数据集、评测任务、主流基座测试; 覆盖CRUD(增删改查),即大模型信息新增能力、信息缩减能力、信息校正能力、信息查询问答能力全方位评测; 总测试数据量达到 36166 个,为中文 RAG 测试最多; 多个指标类型覆盖,包括 ROUGE, BLEU, bertScore, RAGQuestEval,一键评估; ...
提升召回阶段的效果,是优化 RAG 系统的关键所在。 2. 评测相关指标 2.1 检索指标 RAG 依赖于高质量的检索结果来生成准确和信息丰富的响应。通过对 RAG 系统的检索部分进行评测,可以评估其在检索相关文档方面的性能。 一些流行的基本信息检索指标包括,不考虑检索文档顺序的指标: 精确度 @k:精确度评估检索结果中的真...
RAG 机制,全称为“检索增强生成”(Retrieval-Augmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术:检索(Retrieval)和生成(Generation),以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说,RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息,这一步叫做“检索”。然后,它使用这些检索到...
RAG(检索增强生成)是一种 AI 框架,它将传统信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起,通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合,AI 可以撰写更准确、更具时效性且更贴合您的具体需求的文字。 RAG 通过几个主要步骤来帮助增强生成式 AI 输出: ...
以下是关于在Coze平台上搭建个人知识库，结合PDF解析和RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的方法：1. PDF解析：首先需要将PDF文件中的文本内容提取出来。可以使用Python的PyPDF2库来实现。例如，通过以下代码可以将PDF文件内容转换为文本格式：```python from PyPDF2 import PdfReader def get_pdf_text(pdf):t...
基于RAG 机制,我们可以实现知识库问答功能。首先,我们需要创建一个知识库,里面包含了大量社区的 AI 相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI 启蒙和信息来源的知识库,然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容: 就这样,陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。
工具指路:通用文档解析-RAG文本解析-PDF转markdown-TextInhttps://www.textin.com/market/detail/pdf_to_markdown 首先,作为暂时没有API需求的用户,我们直接点击在线使用,进入TextIn工作台。 在工作台界面,上传所有预备导入知识库的文件。我们以搭建LLM前沿研究知识库为例,首批先上传了23份LLM相关研究论文。 在解析...
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AI再强,也要能解决企业实际问题才行,之前一直都在竞争更强的模型,没有配套的AI开发平台,像企业场景要真正实现商业落地,不仅要模型,还要插件,RAG等配套工具,coze开了一个好头,相信未来半年,我们会看到越来越强的Agent开发工具。 对了,专业版的RAG比基础版优化更好些,企业级使用会更加好用。
目前,市面上涌现了众多基于 RAG(检索增强生成)的优秀产品,其中以FastGPT、Dify和Coze最具代表性,备受用户关注与推崇。每款工具都在特定场景中展现了独特的技术优势与适用价值,同时也存在一些局限性。 本文将从功能实现、用户体验、适用场景、以及性能表现等多个维度,深入分析这三款 RAG 工具的核心优势与潜在不足,为...