paper:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks。用一个简单的比喻来说,RAG 对大语言模型(Large Language Model,LLM)的作用,就像开卷考试对学生一样。在开卷考试中,学生可以带着参考资料进场,比如教科书或笔记,用来查找解答问题所需的相关信息。开卷考试的核心在于考察学生的推理能力,而非对具...
LLM+RAG框架下:如何过滤掉不相关的检索信息 在<LLM-RAG-QA: 增加向量检索>提到如何提高检索到内容的质量——即筛选出有利于LLM生成的内容,过掉不相关的检索信息。 围绕这个问题,本次分享一篇从answer的角度来优化排序检索内容的paper<Learning to Filter Context for Retrieval-Augmented Generation>。 其大体思路是:...
一句话结论:调优的RAG方案准确率优于直接用Long Context,RAG要想达到较好的效果需要做很多优化工作。 这里采用了Greg Kamradt提出的“大海捞针”测试来评测RAG和Long Context的能力,其中LLM用的是GPT-4 -Turbo,RAG方案用了两种实现方式(一种是OpenAI提供的assistants api RAG,另一种方案是LlamaIndex的基础RAG方案)。
Inspired by the paper Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System by Barnett et al., let’s explore the seven failure points mentioned in the paper and five additional common pain points in developing an RAG pipeline in this article. More importantly, we will del...
LLM之RAG:《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读
本文说的 Chain-Of-Note(CoN),也是一种新的增强 RAG 的技术,进一步提升效果。Paper 来自腾讯AI实验室。 论文:https://arxiv.org/pdf/2311.09210.pdf CoN的要旨 CoN旨在通过处理嘈杂数据、不相关文档和不具备知识的清况来改进RAG实现。 CoN框架由三种不同类型组成,称之为阅读笔记(Note)。
RAG生成任务:Base LLM竟然比Instruct LLM高出20% 检索增强生成(RAG)将检索阶段与生成阶段结合起来,后者通常由大型语言模型(LLMs)驱动,RAG中的当前常见实践是使用“指导”的LLMs,这真的是最优选择吗? 对RAG系统中的“instruct”模型及其模板与基础版本(base)进行了原则性评估。这些“instruct”模型通常经过监督训练...
Zotero Paper Agent -- 基于LLM和GPT的Zotero问答智能体插件,简单易用,提升文献阅读效率,让文献阅读更加轻松 03:29 Zotero Paper Agent 2.0 -- 优化后的基于LLM和GPT的Zotero问答智能体插件,简单易用,提升文献阅读效率,让文献阅读更加轻松 07:34 Zotero RAG 将RAG嵌入到Zotero中,从Zotero文献构建本地知识库,提...
RAG(检索增强生成)通过检索系统找到用户问题相关的信息片段,利用大模型综合生成一个答案,极大解决了大模型幻觉、信息更新不及时等问题,已经成为了大模型落地的重要手段。 但在检索过程中,往往会检索到与问题极度相似、但又不包含答案或包含干扰答案的片段,这些答案无关片段对大模型生成答案有何影响呢?
• RAG-based:提供了实时、低成本的外部记忆更新,但依赖于检索算法的准确性。 • Finetuning:提供了更大的记忆容量,但记忆更新成本较高,并且在保留细节方面存在挑战。 讨论: • 记忆增强的LLM代理在规划中表现出更强的增长潜力和容错能力,但记...