构建基于RAG的聊天机器人:RAG融合(RAG Fusion) 代码参考:https://github.com/nimamahmoudi/LLMStreamlitDemoBasic 本文为译文,采用AI翻译,部分可能有误,原文参考: https://itnext.io/building-rag-based-chatbots-part-4-rag-fusion-e5612b556733itnext.io/building-rag-based-chatbots-part-4-rag-fusion-e5...
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RAG-Fusion实战 这里的代码来自于github.com/Raudaschl/ra,整个流程就是: 查询改写—>多路搜索召回(内部逻辑没实现)—>倒数排序融合—>结果输出。 并没有重排步骤,以及基于搜索结果的生成过程。 import os import openai # 导入 openai 库 import random # 导入 random 库 # 初始化 OpenAI API openai.api_key ...
This repository contains various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. - rag fusion rag added · athina-ai/rag-cookbooks@afde304
https://github.com/frank-morales2020/MLxDL/blob/main/Rag_Fusion_Pipeline_PostgreSQL_Embedding_Mistral.ipynb 10.结论 总之,RAG-Fusion 是生成式 AI 领域一项充满希望的进步。解决传统 RAG 模型的局限性并引入创新方法可以显着改善我们与 AI 模型交互的方式。随着我们不断探索和开发这项技术,我们可以期待未来人工...
• 项目链接:github.com/opendatalab/ • 项目描述:PDF-Extract-Kit 是一个用于高质量 PDF 内容提取的综合工具包。该工具包将 PDF 内容提取任务分解为多个组件,包括布局检测、公式检测、公式识别和光学字符识别(OCR)。 组件 1. 布局检测:使用 LayoutLMv3 模型进行区域检测,如图像、表格、标题、文本等。 2. ...
https://github.com/frank-morales2020/MLxDL/blob/main/Rag_Fusion_Pipeline_PostgreSQL_Embedding_Mistral.ipynb 10.结论 总之,RAG-Fusion 是生成式 AI 领域一项充满希望的进步。解决传统 RAG 模型的局限性并引入创新方法可以显着改善我们与 AI 模型交互的方式。随着我们不断探索和开发这项技术,我们可以期待未来人工...
RAG-Fusion 的工作流程 代码在这里可以找到:GitHub - Raudaschl/rag-fusion 关键就是两步:生成多个 Queries,以及整合排序 Multi-Query Generation 这是因为用户输入的问题文本,不一定能完全体现他感兴趣的问题的各个方面。所以需要 LLM 来生成更多的问题
从图中可以看出,相比MultiQuery,不同检索数量的结果都有提升,但却没有超过基础流程,但这并不意味着RAG Fusion这个方法无效,由于场景不同,涉及到的参数不同,文中只是对典型参数进行了实验,代码中将相关的参数都留了出来,感兴趣的小伙伴可以自行尝试 核心代码 本文代码已开源,地址在:github.com/Steven-Luo/M RRF计...
也可以根据原理自己实现。 14、RAG-Fusion(融合检索) 收一个用户问题(User Query) 通过一个大模型,将用户问题进行改写成 5 种不同的问法。 每一种问法,都去做向量检索。 将检索结果用RRF融合算法排序,得到一个最终排序。 然后用排序最高的文本去使用。 项目地址:github.com/Raudaschl/ra...