RAG-Fusion 在此基础上引入了倒数排名融合来对结果进行重新排名[8,6]。 总之,RAG-Fusion 代表了搜索方法的重大进步,提供了比其他方法更精细和更全面的文本生成[8,9,6,7]。 7.RAG-Fusion 的影响 RAG-Fusion 的引入对信息检索系统具有重大影响。通过弥合传统搜索范式与人类查询的多方面维度之间的差距,RAG-Fusion ...
将RAG Fusion 模型与 LLM(大语言模型)集成是一种创新方法,可以通过可靠的引用即兴做出即时反应。 RAG Fusion 轻松克服 RAG 模型的局限性并提高其性能。 Adrian H. Raudaschl 提出的 RAG Fusion 想法仍处于实验阶段,旨在使搜索更加智能和上下文感知,帮助获取手动或使用传统LLM无法找到的更丰富、更深入的信息层。 此外...
https://itnext.io/building-rag-based-chatbots-part-4-rag-fusion-e5612b556733itnext.io/building-rag-based-chatbots-part-4-rag-fusion-e5612b556733 RAG介绍 在这个过程中,有两个主要步骤:语义搜索和生成输出。在语义搜索步骤中,我们希望从我们的知识库中找到与我们要回答的查询最相关的部分内容。然后,...
RAG Fusion技术使用编程语言、向量搜索数据库(如Elasticsearch或Pinecone)、以及大型LLM(如ChatGPT)进行查询生成和结果重排。RAG Fusion的核心概念是在不依赖更先进的LLM的情况下,理解复杂人类查询的细微差别。RAG Fusion通过生成多个查询并重排结果,利用RRF和自定义向量分数加权来实现全面和准确的搜索结果。 为什么选择RAG ...
增强用户意图:对齐RAG Fusion的核心设计是作为一个富有同情心的人工智能,揭示用户努力表达但可能无法清晰表述的内容。采用多查询策略捕捉用户信息需求的多面性表现,因此提供全面的输出,并与用户意图产生共鸣。 结构化、富有洞见的输出:通过汲取多样化的信息源,模型制作出组织良好且富有洞见的答 案,预测后续问题并主动解答...
RAG-Fusion 是一种先进的技术,它将检索增强生成 (RAG) 与互易秩融合 (RRF) 相结合,以提高检索信息的质量和相关性。其工作原理如下: 查询扩展:利用原始查询生成多个相关查询,为用户的问题提供不同的视角。 多次检索:每个生成的查询都用于从数据库中检索相关文档。
融合模块:RAG-Fusion使用LLM将用户查询扩展为多个查询。这个方法不仅捕捉了用户需要的显示信息,也揭示了更深层次的知识。融合过程包括对原始查询和扩展查询的并行向量搜索,智能重排序,并得到最佳搜索结果。这种复杂的方法确保了搜索结果与用户的显式和隐含的意图保持紧密一致,从而能找到更深刻和更相关的信息。
然而,技术的车轮从未停歇,RAG之后,一个更为先进的概念——RAG-Fusion,正悄然引领着AI的新潮流。 一、RAG-Fusion的背景与起源 RAG模型的核心在于将外部知识库与内部生成模型相结合,通过检索相关文本信息来辅助生成更加准确、有依据的回答或文本。这一机制极大地提升了AI在处理复杂、开放性问题的能力。然而,RAG模型也...
RAG-Fusion通过采用多查询方法来增强传统搜索系统,并揭示更深层次的变革性知识。查询路由决定用户的查询的后续操作,选择适合查询的数据存储,并确保搜索结果与用户的显式和隐含意图紧密匹配。任务适配器专注于将RAG适应于各种下游任务,并增强了跨任务和模型的通用性。
4.3.3 RAG-Fusion[6] 在这种方法中,原始query经过LLM 生成多个query。然后可以并行执行这些搜索查询,并将检索到的结果一并传递。当一个问题可能依赖于多个子问题时,这种方法就非常有用。RAG-Fusion便是这种方法的代表,它是一种搜索方法,旨在弥合传统搜索范式与人类查询的多面性之间的差距。这种方法先是采用LLM生成多...