上线几个月来,随着 RAG 技术日趋火热,我们保持对线上链路的迭代,不断加入学界业界最新的 RAG 优化技术(eg: advanced RAG),改进了包括知识入库、query 改写、多路检索、召回融合、结果重排序、prompt 工程等在内的多个 RAG 模块,线上提效显著。 目前本轮优化已上线阿里云官网最佳实践,并开源在 PAI-RAG 代码库中。
目前,PAI-RAG 提供全面的生态能力,支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等,助力打造多场景的AI助理,全面提升业务效率与用户体验。 使用PAI-RAG搭建DeepSeek+联网搜索的效果展示(本地客户端使用了开源的Cherry Studio):https://cloud.video.taobao.com/vod/G7JwhakRZFhV66o8_zfyJ0IWaaYn2gL7vsRF...
您可以在部署大模型RAG服务时集成阿里云Milvus版向量检索引擎,来增强模型生成答案的准确性和信息丰富度。阿里云Milvus版在开源Milvus版本的基础上集成了Zilliz商业版内核,支持大多数涉及向量搜索的场景,同时还提供了图形化数据库管理工具,可以高效管理数据库、集合(Col
您可以在大模型RAG服务中集成Elasticsearch信息检索组件,来增强模型生成答案的准确性和信息丰富度。Elasticsearch不仅具有高效检索能力,还提供了词典配置、索引管理等特色功能,使RAG对话系统能够更准确地理解查询意图,提供更为贴切和有价值的反馈。本文为您介绍如何在部
阿里云人工智能平台PAI产品架构团队——大模型RAG方向算法团队实习生招聘,面向LLM和RAG方向进行基础研究和应用落地,同时负责PAI-RAG开源项目的系统研发,对接外部大量企业级RAG客户的业务需求,同时也支持内部团队的机器人答疑业务的RAG系统。 研究内容包括但不限于: RAG范式下的Query理解、Doc理解、召回和排序技术和平台化...
目前的优化成果已整合至阿里云官网的最佳实践，并在PAI-RAG代码库中开源，致力于紧跟RAG技术发展，持续迭代最佳实践和代码库。本文旨在介绍大型RAG对话系统的最佳实践，指导AI开发者结合大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，显著提升对话系统性能，适用于问答、摘要生成等任务。通过实践，开发者可掌握...
PAI-RAG白盒化解决方案系统架构图 Step1: 文档处理、切片,针对文本进行不同格式和长度的切分 Step2: 文本向量化,导入到向量数据库 Step3: 用户Query向量化,并进行向量相似度检索,获取Top-K条相似文本块 Step4: 将用户query和Top-K条文本块基于上下文构建Prompt ...
PAI-RAG: An easy-to-use framework for modular RAG. Get Started Step1: Clone Repo git clone git@github.com:aigc-apps/PAI-RAG.git Step2: 配置环境 本项目使用poetry进行管理,建议在安装环境之前先创建一个空环境。为了确保环境一致性并避免因Python版本差异造成的问题,我们指定Python版本为3.10。 conda ...
步骤一:通过 PAI 部署 RAG 系统 进入模型在线服务 EAS。 登录PAI控制台。 在左上角顶部菜单栏选择目标地域。 在左侧导航栏选择模型部署>模型在线服务(EAS),在下拉框中选择目标工作空间后单击进入EAS。 在PAI-EAS 模型在线服务页面,单击部署服务 在部署服务页面,选择大模型RAG对话系统。
Milvus与机器学习PAI搭建高效的检索增强生成(RAG)系统,这个有详细的介绍吧,麻烦值班的专家看下,我这边需要咨询和落地我们