葡萄城AI/gc-qa-raggitee.com/grape-city-ai/gc-qa-rag Github地址: GitHub - GrapeCity-AI/gc-qa-rag: A RAG (Retrieval-Augmented Generation) solution Based on Pre-generated QA Pairs. 基于预生成 QA 对的 RAG 知识库解决方案github.com/GrapeCity-AI/gc-qa-rag 对于初学者,我们提供了详细的...
分值要求:为了保证准确触发,QA对的匹配分数门槛较高(如0.95),表示只有当用户输入的问题非常接近预定义的QA对时,才会触发这条规则。 2. 知识库alpha(混合检索策略) 知识库alpha中使用了混合检索,这意味着系统同时使用了BM25和相似度匹配两种不同的检索方式来查找与用户问题相关的知识库内容。 BM25:BM25是一种基于关...
(2)当识别出用户指令是存在风险的,但内容本身并无风险,只是涉及相关红线问题,数美会根据问题的匹配度对应分类,与知识库里的问题匹配度达到90%以上,即可使用知识库里的回答。 (3)当识别出用户指令是存在风险的,但内容本身并无风险,也不包含在知识库的红线问题QA对里时,如一些价值观导向的问题,可调用数美的安全模型...
例如,docs: Json = Body({}, description="自定义的docs,需要转为json字符串", examples=[{"test.txt": [Document(page_content="custom doc")]}])表明文档(可能包括QA对)预期为JSON兼容格式。 因此,在这种情况下,推荐使用JSON数据格式来组织问题和答案,然后上传到知识库。 关于JSON格式的具体结构,Langchain...
RAG-QA-Generator 是一个用于检索增强生成(RAG)系统的自动化知识库构建与管理工具。该工具通过读取文档数据,利用大规模语言模型生成高质量的问答对(QA对),并将这些数据插入数据库中,实现RAG系统知识库的自动化构建和管理。 - wangxb96/RAG-QA-Generator
2、引入了多智能体规划模块,以支持多视角推理,增强对复杂问题的处理能力。 实验结果 1、PIKE-RAG在多跳推理任务上表现出色,特别是在涉及多个信息源和复杂推理路径的任务中,显著优于现有的RAG方法。 2、在开放域基准测试中,PIKE-RAG在HotpotQA、2WikiMultiHopQA和MuSiQue上的表现优于Zero-Shot CoT、Naive RAG、Sel...
效应知识库确实是TRIZ理论中最朴素思想的体现,这一说法正确。TRIZ理论的核心在于系统化地总结和利用已有知识解决创新问题,而效应知识库作为其基础工具之一,直接反映了这一核心理念。 一、TRIZ理论的核心目标 TRIZ(发明问题解决理论)旨在通过总结技术演化规律和跨领...
月旦知识库可以对欧美地区的实务判解进行检索。点击查看答案 你可能感兴趣的试题 第1题:国务院发展研究中心信息网包括哪些数据库? A、全文数据库 B、统计数据库 C、分析数据库 D、专题数据库 E、研究报告数据库 答案解析与讨论:点击查看 第2题:CSSCI的被引文献检索可以排除作者自引。 答案解析与讨论:点击查看 第...
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QA 预生成技术 采用创新的问答对生成方法,相比传统文本切片技术,能够更精准的构建知识库,显著提升检索与问答效果。 企业级场景验证 已在真实业务场景中落地应用,实现从传统搜索到智能搜索的无缝升级,用户接受度与满意度明显提升。 开源实践支持 提供完整技术教程,并开放源代码,助力开发者快速搭建易于落地的高质量企业级...