- LlamaIndex RAG最低，平均为12.9秒。- 其次是GPT4-Turbo，平均用时21.6秒，但差距很大，为7-36秒。- assistant API RAG检索时间为24.8秒。此外，大多数应用程序都能从乐观的文档上传中获益，从而最大限度地减少感知延迟。由于RAG索引的成本很低，通常不会有太大损失。「大海捞针」实验 作者Atai
RAG通常是针对离线数据进行的,检索延迟以毫秒为单位,端到端延迟主要由LLM调用决定。 但作者认为,比较一下从文件上传到返回结果的端到端延迟时间,看看RAG是否能与「在线」(而非离线)数据竞争,会很有意思。 以下是对128k token文档进行查询的端到端延迟: - LlamaIndex RAG最低,平均为12.9秒。- 其次是GPT4-Turbo,...
RAG通常是针对离线数据进行的,检索延迟以毫秒为单位,端到端延迟主要由LLM调用决定。 但作者认为,比较一下从文件上传到返回结果的端到端延迟时间,看看RAG是否能与「在线」(而非离线)数据竞争,会很有意思。 以下是对128k token文档进行查询的端到端延迟: - LlamaIndex RAG最低,平均为12.9秒。 - 其次是GPT4-Turbo...
- OpenAI的新助手API的检索工具——在后台使用 RAG(已证明可使用Qdrant向量数据库)。 实验结果 先来看下结果,再来讲方法论。 长话短说,现代的检索增强型生成(RAG)模型的效果非常好。 根据你的使用情况,你可能永远都不想把上下文窗口塞得太满(至少在处理文本时)。 准确性 如上图所示,assistant API (GPT-4+RAG...
在提升检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation RAG)流程中,评估是一个关键组成部分,这传统上依赖于GPT-4。然而,开源的Prometheus模型最近作为评估任务的一个替代品出现。 在这篇文章中,我将展示如何有效地使用 Prometheus 模型进行评估目的,并通过与GPT-4评估的比较,将其与LlamaIndex框架顺畅地集成。 我主要关注点...
实际上,我们目前在创建LLM应用时,已经面临多模态的处理问题,比如,我们在创建AI Agent时,为了解决“幻觉”问题常用的RAG(基于私有知识的检索增强生成)方案中,常常会需要对私有知识做拆分与嵌入(Embedding),形成Agent的长期记忆。这些文档中常常会有一些半结构化/非结构化的信息,比如一个PDF文档中的带有重要信息的表格...
为了帮助选择合理的默认值(受到Greg Kamradt的启发),BarkaiRAG 和 GPT-4-Turbo 的上下文窗口进行了一次「大海捞针」式的压力测试,涉及3个关键指标:(1) 准确性;(2) 成本;(3) 延迟。 他还对2个不同的RAG管道进行了基准测试: - Llama-Index 最流行的开源RAG框架(默认设置)。
RAG/微调混合方法 LlamaIndex提供了在RAG管道中微调OpenAI gpt-3.5 turbo的详细指南。从较高的层次来看,微调可以实现下图中描述的关键任务: 使用DatasetGenerator实现评估数据集和训练数据集的数据生成自动化。 在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt-3.5-turbo进行Eval。
RAG/微调混合方法 LlamaIndex提供了在RAG管道中微调OpenAI gpt-3.5 turbo的详细指南。从较高的层次来看,微调可以实现下图中描述的关键任务: 使用DatasetGenerator实现评估数据集和训练数据集的数据生成自动化。 在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt...
在本文中,我们将比较两个著名模型的性能和准确性: Meta 的 LLaMA 4 Scout 和 OpenAI 的 GPT-4o 在 RAG 系统中的性能和准确性。我们将首先使用 LangChain、FAISS 和 FastEmbed 等工具构建一个 RAG 系统,然后使用 RAGAS 框架进行评估和 LLaMA 4 与 GPT-4o 的比较。