本篇为概述篇,介绍RAG的基本概念和技术分类。 1.介绍 GPT系列,LLaMA,Gemini等取得了很好的效果,但是对于特定领域或高度专业化的用户查询,尤其是查询超出了模型的训练数据或者需要最新的信息时,大模型很容易产生错误的信息或幻觉现象,从而使得大模型的落地较为困难,一个缓解这些限制的方法是检索增强生成(RAG)。RAG将外...
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...
RAG框架(原文第3节RAG Framework部分) 基础RAG(Naive RAG)、高级RAG(Advanced RAG)和模块化RAG(Modular RAG)是检索增强生成在大型语言模型中应用的三种不同形式。 基础RAG是RAG方法的原始形式,它结合了信息检索和文本生成两个阶段。在这个框架中,当模型接收到一个查询时,它首先执行一个检索步骤,从一个大型的、结构...
本文讨论了「自我反思检索增强生成(SELF-RAG),这是一种旨在增强大型语言模型(LLM)质量和事实性的新颖框架」。传统的LLM面临着事实不准确的问题,部分原因是他们完全依赖参数知识。尽管它们能够减少错误,但现有的检索增强生成(RAG)方法经常会检索到不相关的信息,从而影响大模型的输出质量。 SELF-RAG 是一个新框架,通过...
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。
来自清华大学、中国科学院大学、华南理工大学、东北大学、九星（AI9Stars）的联合研究团队提出了一项全新的适应式RAG方法——DeepNote。它首次引入“笔记（Note）”作为知识载体，实现更深入、更稳定的知识探索与整合，在所有任务上均优于主流RAG方法，相较于基础RAG性能提升高达+20.1%。即使在使用中小参数量模型时，...
很久没有写论文 notes 了,近期因为参与对检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)范式鲁棒性的研究,注意到了近两个月来社区中涌现了一小批关于这个话题的工作,…
论文阅读_优化RAG系统的检索,目标:研究RAG系统中的检索策略,优化信息检索(IR)组件以提升生成式AI解决方案的效果。
中科闻歌申请大模型驱动的树索引结构在RAG内容解析中的应用方法专利，能够提高RAG的检索效率和生成质量 金融界2025年4月30日消息，国家知识产权局信息显示，北京中科闻歌科技股份有限公司申请一项名为“大模型驱动的树索引结构在RAG内容解析中的应用方法”的专利，公开号CN119884278A，申请日期为2025年1月。专利摘要显示...
渊亭申请基于 RAG 大模型的辅助阅读专利，能够提高信息获取效率 金融界 2025 年 4 月 29 日消息，国家知识产权局信息显示，厦门渊亭信息科技有限公司申请一项名为“基于 RAG 大模型的辅助阅读方法、系统、设备及存储介质”的专利，公开号 CN119886151A，申请日期为 2024 年 12 月。专利摘要显示，本发明提供了一种...