这是将检索到的上下文提供给 LLM 以获得结果答案之前的最后一步。 3.4. query变换 查询转换是一系列使用 LLM 作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量的技术,有很多不同的技术选择。 如果查询很复杂,LLM 可以将其分解为几个子查询。例如,如果问“ 在Github上Langchain 或 LlamaIndex 上哪个有更多颗星?”,不太...
4,利用LLM對圖像進行描述 5,embeding並利用向量數據庫進入儲存 6,定義一個multi-modal的查詢函數 7,Multimodal RAG for ESG chatGPT的橫空出世即刻引爆了大模型的熱潮,如何更充分地利用大模型的威力成為時下最勁爆的話題。 大模型的使用上主要有2個方向:fine-tuning和RAG(Retrieval-Augmented Generation)。這裡我們先...
近年来,大型语言模型(LLM)社区一直在探索使用“LLM作为评判”进行自动评估的方法,许多研究者利用强大的LLM(如GPT-4)来评估其自身LLM应用的输出。Databricks使用GPT-3.5和GPT-4作为LLM评判来评估其聊天机器人应用表明,使用LLM作为自动评估工具是有效的[Leng et al., 2023]。他们认为这种方法也可以高效且成本效益地评估...
RAG有效地将LLM的参数化知识与非参数化的外部知识库相结合,使其成为实现大型语言模型的最重要方法之一。本文概述了LLM时代RAG的发展范式,总结了三种范式:天真RAG、高级RAG和模块RAG。然后总结和组织了RAG的三个主要组成部分:检索器、生成器和增强方法,以及每个组成部分的关键技术。此外,还讨论了如何评估RAG模型的有效性...
Self Query 如果你提出的问题可以通过基于元数据(而不是与文本的相似性)来获取文档,可以使用这种Retrievers,利用LLM的能力,自动生成对应的检索方法,来召回数据 Contextual Compression 如果您发现您检索的文档包含太多不相关的信息,并且分散了LLM的注意力,可以利用上下文压缩的方法,将召回的数据利用LLM进行数据处理 ...
深入LLM与RAG 原理、实现与应用 一、什么是 RAG? RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库,增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果,使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时,也能有效减少产生误导性信息的可能。 二、RAG...
在一系列文章中,我们将讨论大型语言模型(LLM)用于生成响应的知识检索机制。 默认情况下,LLM 只能访问其训练数据。 但是,可以扩充模型以包括实时数据或专用数据。 第一种机制是检索-增强生成 (RAG)。 RAG 是一种预处理形式,将语义搜索与上下文启动相结合。上下文启动在构建生成式 AI 解决方案的关键概念和注意事项中...
论文深入探索了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)，RAG是一种使用外部知识库来补充大语言模型(LLM)的上下文并生成响应的技术。 值得注意的是，RAG结合了LLM中的参数化知识和非参数化外部知识，缓解了幻觉问题，通过检索技术识别及时的信息，并增强了响应的准确性。 此外，通过引用来源，RAG增加了模型输出...
在斯坦福的最新研究中,研究工作旨在量化LLM的内部知识与RAG设置中呈现的检索信息之间的紧张关系。 没有上下文(即没有RAG),测试的语言模型平均只能正确回答34.7%的问题。有了RAG,准确率提高到了94%。 「先前」指的是没有上下文的GPT-4响应,「带RAG」指的是在提示中包含了相关检索到的上下文的响应。
LLM生成文本的引入对RAG系统的检索和生成性能产生了立即影响。检索准确性普遍提高,但QA性能表现不一。 具体数据表明,使用BM25在TriviaQA数据集上的Acc@5提高了31.2%,Acc@20提高了19.1%。 LLM生成文本在大多数情况下提高了检索准确性,但也可能对QA性能...