我们可以使用LlamaIndex的核心评估组件来评估我们的RAG系统。接着往下看。 评估 评估的环节是我们衡量RAG系统的关键,展示了整个流水线是否能够根据数据源和查询条件产出准确的回答内容。 尽管在起步阶段我们可以逐一检查每个问题和回答,但是随着边缘案例和失败案例的增加,这种人工的方式就不太实际了。取而代之,需要建立一...
其中,王炸功能 Assistants API 的内置工具支持了代码解释器、知识库检索以及函数调用,允许接入外部知识(文档)、使用更长的提示和集成各种工具。它能够帮助开发者分担繁重的工作,并构建高质量的 AI 应用。 乍一看,OpenAI Assistants 自带的检索功能十分强大,但如果对行业足够了解,便会发现其仍存在诸多限制。OpenAI Assistan...
在 RAG 管道中,检索器和排名器在查找和优先考虑相关上下文方面起着至关重要的互补作用。检索器充当初始过滤器,有效地搜索大型文档集合以根据与查询的语义相似性识别潜在相关的块。常见的检索方法包括密集检索器(如基于嵌入的搜索)或稀疏检索器(如 BM25)。然后,排名器充当更复杂的第二阶段,获取检索器的候选段落并执行...
RAG 可以访问可能比用于训练大语言模型的数据更新鲜的信息; RAG 知识存储库中的数据可以不断更新,而不会产生重大成本; RAG 的知识存储库可以包含比通用大语言模型中的数据更关联上下文的数据; 可以确定 RAG 的向量数据库中的信息来源。由于数据源是已知的,因此可以更正或删除 RAG 中的错误信息。 可以确定的是,如今...
增强时效性:RAG可以访问比用于训练LLM的数据更新鲜的信息,因此能够提供更及时、准确的回答。 降低成本:RAG的知识存储库可以不断更新,而不会产生重大成本,这降低了维护知识库的难度和成本。 提高可解释性:由于RAG的回答是基于检索到的相关信息生成的,因此可以确定回答的信息来源,提高了回答的可解释性。四...
二、再次看下多模态RAG的进展 关于多模态RAG进展，我们看个新的一个思路，《CUE-M: Contextual Understanding and Enhanced Search with Multimodal Large Language Model》（https://arxiv.org/abs/2411.12287），可以看看其所用多模态嵌入方式跟组合范式，核心打的点是多模态查询需要细粒度的推理或文本和视觉上下文...
简介:本文深入探讨了OpenAI的检索增强生成模型(RAG)的技术原理、优势以及应用场景。RAG通过结合信息检索技术和生成式模型,提高了AI系统的响应质量和准确性,为人工智能领域带来了新的发展机遇。 满血版DeepSeek,从部署到应用,全栈都支持 快速部署、超低价格、极速蒸馏、应用开发、即时调用 ...
很多从业者纷纷表示尽管 RAG 看似很完美，但是目前来看，向量数据库依然是不可忽视的一环，而它本身也是 RAG 的基本组件。尽管向量数据库和 RAG 的技术门槛并不算高，但是在实际应用中还是会出现各种各样的问题。如何发挥外挂知识库和向量数据库的最大价值，如何从 0 到 1 做一款向量数据库，如何设计技术架构，...
此时,OpenAI推出了gpt-4-vision-preview模型,这不仅是技术上的一大跃进,更标志着从结构化搜索走向非结构化搜索的重要转变。该模型具备处理和解释多模态信息的能力,无论是图片、表格还是文本,都能够被有效地摘要和搜索。这一进步极大地扩展了RAG功能的外延,为多模态数据处理开辟了新的道路。
OpenAI揭秘!RAG准率飞升 在OpenAI的开发者大会上,Colin Jarvis和John Allard分享了如何通过7种方法将RAG的准确率从45%提升到98%的案例。🎯 第一阶段:基础准确率45% 使用余弦相似度进行检索🎯 第二阶段:经过20轮迭代,准确率提升至65% 实验不同的文本chunk切分方法 微调embedding模型...