Advanced RAG是为了解决Naive RAG的不足而开发的，它实现了预检索和后检索策略。为了解决Naive RAG在索引...
代码:https://github.com/IDEA-FinAI/ToG。读高水平会议论文,本论文主要研究大模型和知识图谱结合的方式,不仅要消除幻觉,更多的是提升深度推理的能力。本论文中的很多方法论值得学习。, 视频播放量 7407、弹幕量 3、点赞数 237、投硬币枚数 126、收藏人数 938、转发人数
叫做StructRAG。这个框架的主要目的是增强大型语言模型（LLMs）在知识密集型推理任务上的性能。它模仿了人...
原文标题:Advanced Query Transformations to Improve RAG 原文地址:medium.com/towards-data 提高RAG性能的高级查询转换 查询转换的不同方法 检索增强生成已成为生成式人工智能文献中讨论最多的话题之一。每天都有大量的博客文章和科学论文涌入,要保持更新是很有挑战性的。然而,RAG 的流行是当之无愧的,因为没有其他解...
Self-RAG：通过自我反思学习检索、生成和批判 简述：文中提出了一个SELF-RAG的新框架，通过检索和自我...
RAG系统存在的挑战 常见的RAG系统通常有数据索引生成、检索、增强过程（将检索到的文档整合进Prompt）、...
原文标题：Advanced Query Transformations to Improve RAG 原文地址：https://medium.com/towards-data-...
Poison-RAG:研究对抗性数据投毒 | 这篇论文提出了一个名为“Poison-RAG”的框架,用于研究针对基于检索增强生成(RAG)的推荐系统的对抗性数据投毒攻击。研究的核心是通过篡改物品的元数据(如标签和描述)来操纵推荐结果,例如让不受欢迎的长尾物品获得更多推荐,或者降低热门物品的推荐频率。论文提出两种攻击策略:局部攻击通...
今天AI头条:构建基于RAG的LLM应用的全面指南;微软开源生物信息学AI模型EvoDiff;打造更优质的推荐系统,HAMUR模型的研发改进;论文:无需训练即可对齐语言模型,效果提升至81% 1. 构建基于RAG的LLM应用程序的全面指南 最近发布的GitHub仓库为开发者提供了一份详尽的指南,指导如何构建基于RAG(Retrieval Augmented Generation)的...