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(...
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...
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...
先说结论:GraphRAG的核心思路和RAPTOR完全一样:聚类 -> 提取cluster的summerise -> summerise的embedding入库 - > query匹配;最大的区别就在于:GraphRAG是通过命名实体识别NER等方式提取chunk的关键信息,利用knowledge graph组成图,然后用社区发现的算法对图的节点做聚类,以此把语义接近的token聚拢在一起。GraphRAG 具体...
简单来说,RAG 就是给聪明但可能信息滞后或“爱瞎猜”的大语言模型(LLM)配上了一个强大的外部搜索引擎和资料库。 现在人工智能(AI)很火,尤其是像 ChatGPT 这样的大语言模型(LLM),它们能聊天、写文章、写代码,感觉无所不能。但有时候,它们也会犯一些小错误,比如信息过时了,或者一本正经地胡说八道(这叫“幻觉...
要想RAG好,embedding和reranker必须给力!目前市面上流行的embedding和reranker使用的都是通用预料训练,并未针对安全这个细分领域定制,所以有必要使用安全领域的预料微调一下!目前所有的预料中,获取成本比较低、并且不需要专门投入人力标注的有两种: 网上各种安全论坛的博客、各大热门产品的漏洞说明等 ...
R2R:灵活的本地RAG应用框架 Cognita:生产级模块化框架 工具对比分析 选型建议 结论 n8n_io 概述 n8n_io 是一个强大的开源自动化平台,特别适合构建企业级RAG应用。通过整合Ollama的本地LLM服务和Qdrant作为向量数据库,提供了完整的AI应用开发解决方案。
深入LLM与RAG 原理、实现与应用 一、LLM基本概念 大模型LLM(Large Language Model)是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的...
RAG 2.0 概念首次由 Kiela 提出,目前他所创立的 Contextual AI 公司已落地 RAG 2.0 4 RAG 整体架构的审视框架 最后,还有关于 RAG 整体架构的审视框架: 1️) How to optimize 各环节哪些地方可以优化。架构中已经列出的问题都是思考的重点。 2️) How to learn ...
因此,对启用RAG的LLM行为进行客观评估,与对它们的非RAG对应物进行基准测试同样重要,特别是目前RAG系统越来越依赖于在众多领域提供事实信息。 量化LLM和RAG之间的关系 在斯坦福的最新研究中,研究工作旨在量化LLM的内部知识与RAG设置中呈现的检索信息之间的紧张关系。