这是2024年7月份的一篇RAG论文,提出了模块化RAG(Modular RAG)框架。 通过将复杂的RAG系统分解为独立模块和专用操作符,该框架实现了高度灵活的系统配置。模块化RAG突破了传统线性架构,采用了包括路由、调度和融合机制在内的高级设计。 (不得不说,这篇文章的配图质量真高,值得我认真学习) *笔者会用GPTs翻译形成初稿...
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...
论文链接: https://arxiv.org/abs/2405.03989 代码: https://github.com/linancn/TianGong-AI-Unstructure/tree/main 这篇论文提出了一种新方法,用于解析和向量化半结构化数据,以增强大型语言模型(LLMs)中的检索增强生成(RAG)功能。但是读下来感觉并不是很“新”,基本是常见文本解析的流程,不过通过论文效果图看...
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...
论文阅读_检索增强生成 RAG 综述,探讨检索增强生成(RAG)作为解决大型语言模型(LLMs)遇到的挑战的有效方法,以提高生成的准确性和可信度,特别是对于知识密集型任务。
本文提出了一种新的检索增强范式 Sparse RAG,其通过并行地编码检索到的文档,再仅自动回归高度相关的缓存来选择性地解码输出,这些缓存是通过使用特殊控制 token 提示 LLMs 来选择的。 Sparse RAG arXiv preprint. 2024.AdaComp: Extractive Context Compression with Adaptive Predictor for Retrieval-Augmented Large Lang...
与简单问题相比,复杂问题具有组合语义和更复杂的查询类型,这增加了语言分析的难度。 理解复杂问题的语义结构 复杂问题的复杂语义表明了句子之间的复杂依赖模式,这表达了各成分之间的关系。了解句子结构的核心部分有助于理解问题。将问题的结构属性结合是实现这一目标的一种直观策略。
本文揭示了 RAG 技术中最为致命的技术短板 --- 向量嵌入技术的语义匹配可靠性。作者并非停留在批评,而是提供了一个务实的解决方案:将向量嵌入作为搜索结果的优化工具,与传统的同义词搜索等方法配合使用,而非唯一检索依据。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅编译转载。 作者|...
论文：https://arxiv.org/abs/2501.05874 划重点: 📹 ** 新框架 **:VideoRAG 动态检索相关视频，将视觉和文本信息融合以提升生成效果。 🔍 ** 实验验证 **:在多个数据集上测试，显示出明显优于传统 RAG 方法的响应质量。 🌟 ** 技术革新 **:利用大型视频语言模型，VideoRAG 开启了多模态数据...
本发明利用了令牌级的文本嵌入方法对问题和文本块进行向量化，提高了RAG检索的准确率，增加了LLMs回答的置信度。天眼查资料显示，中科曙光南京研究院有限公司，成立于2015年，位于南京市，是一家以从事研究和试验发展为主的企业。企业注册资本5000万人民币，实缴资本5000万人民币。通过天眼查大数据分析，中科曙光南京研究...