一.RAG基本介绍 RAG:全称Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成。我们知道本次由ChatGPT掀起的LLM大模型浪潮,其核心就是Generation生成,而 Retrieval-augmented 就是指除了 LLM 本身已经学到的知识之外,通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力,这其中就包括了外部向量数据库、外部知识图谱、文档数据,WEB数据等。
引入了 M3DocRAG,这是一种新颖的多模态 RAG 框架,可灵活适应各种文档上下文(封闭域和开放域)、问题跳转(单跳和多跳)和证据模态(文本、图表、图形等)。 HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieved Knowledge in RAG Systems 检索增强生成 (RAG) 已被证明可以提高知识能力并缓解 LLM 的幻...
retrieved_data_for_RAG): for i,row in results.iterrows(): if row[2] == 'image': print(row[1]) image = Image.open(row[1]) retrieved_data_for
比较和排名:将结果与基线或其他 LLM 进行比较,提供对模型相对优势和劣势的了解。 Metrics for RAG pattern 检索增强生成 (RAG) 模式是一种提高 LLM 性能的常用方法。该模式涉及从知识库中检索相关信息,然后使用生成模型生成最终输出。检索和生成模型...
论文深入探索了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)，RAG是一种使用外部知识库来补充大语言模型(LLM)的上下文并生成响应的技术。 值得注意的是，RAG结合了LLM中的参数化知识和非参数化外部知识，缓解了幻觉问题，通过检索技术识别及时的信息，并增强了响应的准确性。 此外，通过引用来源，RAG增加了模型输出...
深入LLM与RAG 原理、实现与应用 一、什么是 RAG? RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库,增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果,使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时,也能有效减少产生误导性信息的可能。 二、RAG...
为了克服这些潜在问题，企业可以使用数据流将新信息导入其数据集，并部署检索增强生成（RAG），使大模型的响应更加准确，且与上下文相关。RAG通过与大模型微调(Fine Tune)技术、知识图谱等各种技术协同作用，正在彻底改变数据的处理、解释和使用方式，从而实现更准确、上下文感知和个性化的AI应用。这种超强组合，正在被...
RAG 的想法似乎很简单:查找并检索最相关的文本块,并将其插入到 LLM 的原始提示中,以便 LLM 可以访问这些参考文本片段,并可以使用它们来生成响应。但是,要获得高质量的 RAG 管道,在生产就绪产品中产生您想要的确切结果可能非常困难。 在本文中,让我们探讨从最基础到更高级的 LLM 应用程序改进 RAG 结果的技术。我...
接下来是检索生成阶段，该阶段是RAG技术的核心环节。它包含五个步骤：问题向量化、查询匹配、获取索引数据、数据注入Prompt以及LLM生成答案。在问题向量化步骤中，系统会将用户提出的问题转化为向量表示，以便于与数据库中的数据进行匹配。随后，通过高效的查询匹配算法，系统会在数据库中查找与问题相关的数据。一旦找到相关...
三、RAG(检索增强生成)和 Finetune(微调) RAG和Finetune两者都是提升大语言模型效果的主流方法。 微调: 通过在特定数据集上进一步训练大语言模型,来提升模型在特定任务上的表现。 总结来说,RAG和Fine-tuning都是用于提升大型语言模型在特定任务上表现的方法,但它们的方法和成本不同。RAG通过检索相关信息辅助生成答案...