3.对生成的QA对进行审核,确保所有Markdown元素均被正确处理并保留。4.将最终的QA对嵌入到模型中,确保在后续的问答环节中能够准确调用。 Init<Context></Context>标记中是一段文档内容,要求模型学习和分析这段内容,并整理出有效的QA问答对。为确保信息完整,请遵循以下要求:-针对文档内容提出尽可能多且相关的问题,每...
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
智能问答对生成工具 - 基于火山引擎API的长文本QA处理系统 💡 功能特性 🚀 自动文本分块处理,支持超长文本 🎯 智能生成相关问答对,适合教育培训场景 🔄 支持自定义起始位置,断点续传 📦 JSON格式存储,方便后续处理 🛠 提供完整测试用例和处理工具 📦 安装指南 克隆仓库 git clone https://github.com/...
CQA：community question answering 类似知乎这种问答社区的QA（应该是这个CQA吧？不是什么chart question a...
KV Fusion的RAG框架 | 这篇论文提出了一种名为Key Value Fusion(KV Fusion)的框架,旨在解决大型语言模型(LLMs)在检索增强生成(RAG)任务中对输入上下文顺序敏感的问题,即“中间迷失”现象。在RAG任务中,模型首先从知识库中提取相关信息,然后结合这些信息生成回答。然而,LLMs对输入上下文中相关信息的位置非常敏感,当...
我会使用两种方式来完成QA问答对生成这个需求,第一种是使用Langchain这个框架编码实现,第二种是将Kimi API接入FastGPT中,再利用他的“文档问答”功能实现。 实际上,我曾使用Coze很长一段时间,并且在这个平台上我经常使用的基础模型就是Kimi-128k,我使用它构建知识库、生成长文本内容、解读我的本地文档... ... ...
⭐️创新任务设定:EgoLifeQA任务超实用,从实体记录、事件回忆到习惯洞察等方面设计问题,比如帮你找放错地方的东西、分析社交互动,让AI助手能更好地满足日常生活需求。⭐️独特系统架构:EgoButler由EgoGPT和EgoRAG组成。EgoGPT处理视频片段理解,EgoRAG负责长上下文问答,两者配合超默契,提升了视频理解和问答能力。#...
1、在多跳问答和跨段落任务中,KAG相较于现有的RAG方法显著提升了性能,特别是在HotpotQA和2wiki数据集上,F1分数分别提高了19.6%和33.5%。2、KAG在成本上具有显著优势,与最先进的方法相比,仅以5.6美元的成本就达到了43.7美元的效果。3、KAG能够无缝集成到现有的多智能体框架中,减少了28.1%至72.8%的令牌消耗。
5.2.1.2 generate_qa_pairs_with_progress(text_chunks) 功能: 这个函数基于文本块生成QA对(这里可以设计更好的QA生成策略,通过调整prompt实现更好的生成)。 参数: text_chunks: 文本块的列表,用于生成问答对。 返回: 返回生成的问答对列表。 def generate_qa_pairs_with_progress(text_chunks): """生成问答对...