OpenAI cookbook(https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/evaluation/Evaluate_RAG_with_LlamaIndex.ipynb)中展示了一种更高级的方法,该方法不仅考虑了命中率,而且还考虑了平均倒数秩(一种常见的搜索引擎度量)以及生成的答案度量(如忠实度和相关性)。 LangChain有一个非常高级的评估框架LangSmith...
前文所述的 RAG 方法都遵循着共同的范式,即:query + context \rightarrow LLM,其中 query 表示用户的输入,context 表示检索获得的补充信息,然后共同输入到 LLM 中,可以认为这是一种检索前置的被动的增强方式。 相比而言,Self-RAG 则是更加主动和智能的实现方式,主要步骤概括如下: 判断是否需要额外检索事实性信息(...
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。
通过将事实知识与LLM的训练参数分离，RAG巧妙地将生成模型的强大能力与检索模块的灵活性相结合，为纯参数化模型固有的不完整和不足的知识问题提供了有效解决方案。论文系统地回顾和分析了RAG的当前研究方法和未来发展路径，并将其概括为三个主要范式：朴素RAG( Naive RAG)、高级RAG(Advanced RAG)和模块化RAG(Modular ...
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常用评估方式 上一节我们讲了如何用ROUGE 这个方法评估摘要的相似度,由于篇幅限制,没有讲到图片与文本之间的评估,由于涉及图片与文本评估的场景多见于RAG流程中,包括检索评估方法和生成评估方法,其中生成评估方法也就是通过对答案进行评估的方法,从而...
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,但伴随着其强大的能力,也涌现出了一系列问题,如模型的幻觉现象、知识更新滞后以及数据安全问题等。为了解决这些问题,检索增强生成(RAG)技术应运而生,成为LLM应用中的重要一环。
二、RAG的工作流程 流程: 数据处理:对原始数据进行清洗和处理;然后将处理后的数据转化为检索模型可以使用的格式;最后将处理后的数据存储在对应的数据库中。 检索:从数据库中检索相关信息 增强:将从数据库中检索到的信息进行处理和增强,以便生成模型可以更好地理解和使用。 生成:将增强后的信息输入到生成模型(如L...
【新智元导读】RAG通过纳入外部文档可以辅助LLM进行更复杂的推理,降低问题求解所需的推理深度,但由于文档噪声的存在,其提升效果可能会受限。中国人民大学的研究表明,尽管RAG可以提升LLM的推理能力,但这种提升作用并不是无限的,并且会受到文档中噪声信息的影响。通过DPrompt tuning的方法,可以在一定程度上提升LLM在面对噪声...
可以将RAG的架构拆分成以下部分: (1)数据提取: 我们现实生活的场景中大部分是word、pdf、pptx等各种各样的文档数据, 需要各种数据Loader,将数据抽取出来, 分别进行数据清洗 (2) 数据分块: 现在所有大模型都有token长度的限制, 包括数据库也有长度限制, 而我们文档数据长度大部分都超过这些限制, 所以我们必须对文...