2.4k-RAG:使用与32k-Model相同的模型,但采用Lv1-Agent RAG策略,只检索和处理最相关的4k上下文。 3.4k-Agent:使用与32k-Model相同的模型,采用上述更先进的Agent策略,每次只使用4k上下文窗口与模型交互。 实验结果如下: 结果分析: • 在短上下文场景下,4k-RAG的效果可能不如32k-Model,这可能是因为难以检索到正确...
检索增强生成 (RAG) 是一种复杂的 AI 技术,它将生成式 AI 的创造力与知识检索的精确性相结合,创建一个不仅清晰而且信息丰富的系统。为了释放RAG的全部潜力和效率,它集成了矢量数据库,这是一个快速筛选大量信息库的强大工具。以下是 RAG 如何与向量数据库一起运行的增强细分: 使用向量数据库进行检索:RAG 通过查询...
关键是还便宜：0.3元/1M tokens。这意味着，在相同成本下，Qwen2.5-Turbo可以处理的token数量是GPT-4o-mini的3.6倍。看到这波更新，不少网友直接爆出了***：有人直言：这么长的上下文这么快的速度下，RAG已经过时了。还有人开启大赞特赞模式：现在在开源领域，Qwen比Llama还值得期待了。上下文能力扩展不影响性...
主智能体使用ToolCallingAgent类构建,该类使模型能够利用特定工具,在本案例中即rag_with_reasoner工具。该工具从向量数据库中检索相关文档,并将其传递给推理模型(DeepSeek-R1)以生成回复。智能体配置为最多进行3步推理,确保它根据提供的上下文迭代并完善答案。 这种设置确保主智能体...
本文深入探讨了检索增强生成(RAG)技术的原理与优势,并详细描述了基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统的实践过程。通过RAG技术,系统能准确检索信息并引导生成过程,显著提升了问答系统的准确性和可靠性。
此外,Qwen1.5还具备强大的工具调用能力、Code Interpreter能力和扮演Agent的能力,这使得它在RAG实践中具有得天独厚的优势。在RAG实践中,Qwen1.5可以作为生成模型的角色,利用LlamaIndex检索到的相关信息来引导生成过程。通过这种方式,Qwen1.5能够生成更加准确和相关的答案,满足用户的需求。
正是在这样的背景下,检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation,RAG)应时而生,成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过在语言模型生成答案之前,先从广泛的文档数据库中检索相关信息,然后利用这些信息来引导生成过程,极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG 有效地缓解了幻觉问题,提高了知识更新的速度,并增强了内容生成...
简介:本文深入探讨了检索增强生成(RAG)技术的原理与实践,重点介绍了如何利用LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统。通过RAG技术,系统能够准确检索并整合信息,显著提升问答的准确性和效率。 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、即时调用立即体验 ...
在构建本地多代理RAG系统时,Qwen2.5-7B-Instruct模型的应用价值尤为突出。首先,它为系统提供了强大的语义理解和生成能力。传统的信息检索系统往往依赖于关键词匹配,而基于Qwen2.5-7B-Instruct的RAG系统则能够理解用户查询背后的深层意图,从而提供更加精准和相关的结果。其次,该模型具备出色的多轮对话能力,使得系统能够在...
Level-1 Agent(RAG) Level-2 Agent(Read All Chunks Parallelly) Level-3 Agent(Multi-Hop Reasoning)利用Function Calling最终,大模型RAG问答终极之路还是Agent! 级别一:检索,Level-1 Agent(RAG)问题描述:RAG问答中如何精准定位最相关的块(chunk)?解决方案: 大模型Query拆解:指令信息与非指令信息分开 输入:'回答时...