- 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 Barkai以...
- 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...
- Llama-Index 最流行的开源RAG框架(默认设置)。 - 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)。
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+GPT-4,4%的成本,便可拥有卓越的性能。 这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。 在产品中使用LLM的下一阶段,重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。 也就是LLM需要按照不同的使用情况,针对数据集、用户、使用案例,甚至包括针对特定调用,生成完全不同的响应。
RAG+GPT-4,4%的成本,便可拥有卓越的性能。 这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。 在产品中使用LLM的下一阶段,重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。 也就是LLM需要按照不同的使用情况,针对数据集、用户、使用案例,甚至包括针对特定调用,生成完全不同的响应。
本文代码已开源,地址在:https://github.com/Steven-Luo/MasteringRAG/blob/main/evaluation/02_gpt_evaluation.ipynb 1 环境准备 1.1 安装Python依赖 pip install langchain_openai 版本为:0.1.7 1.2 准备测试集和预测结果 本次使用下图所示的样例数据进行测试,名为prediction_df,总共100条,字段介绍: ...
在本视频向您展示如何使用 GPT-4 和 LLAMA Index 构建端到端多模式 RAG 系统。将介绍数据收集、为文本和图像创建矢量存储以及构建检索管道。非常适合那些有兴趣使用多模态数据增强大型语言模型的人。, 视频播放量 313、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 5、收藏人数 23、转
此外，LLM 越来越多地用于 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）管道来回答用户的查询，例如 Bing Chat 和谷歌聊天集成。在 RAG 系统中，模型被部署为搜索结果的汇总器，因此该排行榜也是衡量模型在 RAG 系统中使用时准确性的良好指标。由于 GPT-4 一贯的优秀表现，它的幻觉率最低似乎是意料之中的。
【新智元导读】来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。在需要大量事实知识的文本生成任务中，RAG成为了常用的LLM部署技巧。但佐治亚理工学院和英伟达最近发表的一篇...