PyMuPDF高效处理文档并提取其内容的能力使其在RAG(检索增强生成)框架的检索阶段发挥重要作用。 以下是PyMuPDF如何为RAG提供服务。 数据提取:PyMuPDF可以以准确且保留上下文的方式从文档中提取文本、表格、图像和矢量图形。此功能对于RAG的 Retriever 模块非常重要。您将能够访问 PDF 文档的内容并根据输入查询识别相关部分。
pypdf库可以读取、拆分、合并、裁剪、转换pdf文件的页面,添加自定义数据,更改查看选项,为pdf文件添加密码,从pdf文件中检索文本和元数据。安装如下所示: pip install pypdf 要将pypdf与AES加密或解密一起使用,请安装额外的依赖项: pip install pypdf[crypto] 六、实现代码: # Install dependencies !pip install hu...
检索模块实现了检索增强生成(RAG),可以访问大模型训练数据之外的用户私有数据。检索步骤包括以下几步:加载数据、转换数据、创建或获取嵌入、存储嵌入和检索嵌入。LangChain拥有大约100个文档加载器,可以读取主要的文档格式,比如CSV、HTML、pdf、代码等。它可以使用不同的算法转换数据。LangChain集成了超过25个嵌入模型和超...
为了解决这一局限,提出了一种名为RAG(Retrieval-Augmented Generation)的方法,该方法允许LLM通过外部信息源动态地补充训练数据,从而提高回答的准确性。 RAG通过结合传统的检索方法和预训练的语言模型,实现了对LLM输入信息的实时更新,避免了对模型进行昂贵且耗时的微调和再训练。这种方法增强了模型的灵活性和扩展性,使其...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf 大型语言模型(LLMs)展示了强大的能力,但在实际应用中仍面临挑战,如幻觉现象、知识更新缓慢,以及在回答中缺乏透明度。检索增强生成(RAG)指的是在使用LLMs回…
为了简便、快速地实现RAG的功能,搭配上langchain使用效果更佳!为配合下面的功能说明,这里先加载长文档,并分割后求embedding后存入向量数据库 fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vector...
知识图谱就是一个代表性例子。 最近，自我检索越来越受关注，它涉及挖掘LLM自身的知识来增强其性能。表1：RAG与微调的比较 图3：RAG三种范式的比较 图4：RAG核心组件的分类 论文标题：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.10997v1.pdf ...
地址:https://arxiv.org/pdf/2404.10496 研究背景 研究问题:这篇文章研究了大型语言模型(LLMs)对检索增强生成(RAG)系统的影响,特别是LLM文本在信息检索和生成中的短期和长期效应。具体来说,研究了LLM生成文本是否会逐渐取代人类生成的内容,导致数字信...
发现噪声(不相关)文档可以提高多达35%的准确性;(c)提出了利用这种现象的策略。同时，强调了重新考虑信息检索策略的必要性，为未来的研究工作铺平了道路。我们计划发布所有代码和数据。论文标题：The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.14887.pdf ...
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...