这篇论文作者主要来自 Amsterdam University of Applied Sciences, Leiden University,都是荷兰的大学,中了 IR-RAG@SIGIR24。 这篇文章主要是探讨(测评,测试,评估)量化如何影响较小的 LLM 执行检索增强生成(RAG)的能力,特别是在较长的上下文中。量化方法现在在作为一种即插即用的好工具之后,也确实不容易有什么特别...
这个数据集包含了423篇精选的研究论文,主要集中在人工智能和大型语言模型(LLMs)的研究主题上。这些论文的精选为测试检索增强生成(RAG)技术和构建评估这些技术效果的数据集提供了一个全面的基础。 RAG数据库构建 为了本项研究,本文特别选取了13篇具有生成评估RAG系统所需特定技术问题潜力的关键研究论文。包括了如《...
10. 个性化对话系统的统一多源RAG 论文标题:UniMS-RAG: A Unified Multi-source Retrieval-Augmented Generation for Personalized Dialogue Systems 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.13256 这篇论文设计了一款新型框架,专门针对对话系统中实现个性化的挑战,通过整合多个知识源来进行解决。该框架将任务拆分成三个关键...
结果确实显示该数据上微调后的 LLaMa2-13B 模型在各种 QA 任务上,无论是正常的 Google 搜索召回、故意召回排名低的文档(low-rank retrieval),还是随机召回,都能比普通的 RAG 显著提升准确率,在 low-rank 和 random 的设定下基本和不带 RAG 的原模型相当。 有一点缺憾是,本文没有讨论这种微调是否影响了模型在...
探索 RAG 在各个领域的多样化用例，从增强客户支持到分析金融市场。检索增强生成 (RAG) 是一项改变游戏规则的技术，它将人工智能与信息检索和语言生成的功能相结合，使人工智能系统能够为用户提供准确的数据驱动响应。这种方法在客户支持、医疗保健和电子商务领域尤其有效，在这些领域，快速访问大量相关信息可以改善业务成果...
解决这些限制的一种方法是将 RAG 与知识图谱(KG)相结合。 在本文中,我们将解释 Graph RAG (GRAG)如何通过使用知识图谱来提供更准确和上下文更丰富的答案,从而增强传统的RAG方法。 这不要与其他(互补)方法混淆,其中 LLM 用于提取结构化信息以构建知识图谱(也称为“Gra...
利用知识图解决RAG的局限性,知识图以两种关键方式解决了与RAG相关的局限性。 首先,它们通过链接不同文档中存在的信息片段,为原始文本数据添加了更多的结构。其次,知识图谱使用更好的搜索策略来检索最相关的信息。这提高了LLM的准确性,减少了幻觉发生的机会。
日均调用量飞速增长、RAG技术带来幻觉消失……大模型爆发式应用“临界点”到了？“过去24个月，人工智能行业的最大变化是什么？”昨天举行的百度世界2024大会一开场，百度创始人李彦宏就提出一个问题，他也给出了自己的体会：大模型基本消除了“幻觉”。这代表了他对于大模型和生成式人工智能（AIGC）当下的认知和...
论文概述 论文《Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation》由复旦大学的研究人员撰写,旨在探索RAG技术的最佳实践。RAG通过结合预训练模型和基于检索的模型,提供了一个增强模型性能的稳健框架。论文通过广泛的实验,提出了几种策略,旨在在性能和效率之间取得平衡。
微软论文:RAG and Beyond,一个超详细的综述 Retrieval Augmented Generation (RAG) and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely (检索增强生成 (RAG) 及其...