Step by step 例子来了。 RAG 介绍 RAG是一种先进的自然语言处理方法,它结合了信息检索和文本生成技术,用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。以下是RAG的详细工作流程: RAG 的工作流程 RAG的工作流程 文档加载(Document Loading) 从各种来源加载大量文档数据。 这些文档将作为知识库,用于后续的信息检索。 文档...
检索主要分query预处理、召回两个步骤：query预处理主要的步骤是意图识别、同义词生成、专有名词生成等。召回主要就是向量数据库的工作，要支持向量检索、文本检索、多路召回能力、召回之后重排技术。4. 最后是生成阶段 检索出来的结果在给大模型之前，还要prompt优化，包括prompt加上step by step、针对场景的加上相应的...
4. 最后是生成阶段 检索出来的结果在给大模型之前,还要prompt优化,包括prompt加上step by step、针对场景的加上相应的提示词等。最后的结果依赖大模型的理解、生成、逻辑推理能力,大模型能力的强弱也直接决定RAG的效果。 RAG应用场景 通用问答系统:RAG可以根据检索到的相关信息生成准确的答案,帮助员工更快地获取所需...
4. 最后是生成阶段 检索出来的结果在给大模型之前,还要prompt优化,包括prompt加上step by step、针对场景的加上相应的提示词等。 最后的结果依赖大模型的理解、生成、逻辑推理能力,大模型能力的强弱也直接决定RAG的效果。 RAG应用场景 通用问答系统:RAG可以根据检索到的相关信息生成准确的答案,帮助员工更快地获取所需...
4. 最后是生成阶段 检索出来的结果在给大模型之前,还要prompt优化,包括prompt加上step by step、针对场景的加上相应的提示词等。 最后的结果依赖大模型的理解、生成、逻辑推理能力,大模型能力的强弱也直接决定RAG的效果。 RAG应用场景 通用问答系统:RAG可以根据检索到的相关信息生成准确的答案,帮助员工更快地获取所需...
检索出来的结果在给大模型之前,还要prompt优化,包括prompt加上step by step、针对场景的加上相应的提示词等。 最后的结果依赖大模型的理解、生成、逻辑推理能力,大模型能力的强弱也直接决定RAG的效果。 RAG应用场景 通用问答系统:RAG可以根据检索到的相关信息生成准确的答案,帮助员工更快地获取所需信息,提高决策效率,...
其中的重点模块是graph reasoning query module(https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-drift-search-combining-global-and-local-search-methods-to-improve-quality-and-efficiency)，其核心叫做：DRIFT Search: A step-by-step process，一步步来，可以自行体会下。一个完整的DRIFT搜索层次结构如...
第一种 FLARE instruct 假设 LLM知道自己什么时候需要外部知识,因此作者通过设计prompt来实现,检索部分采用chatgpt自带的search api(在prompt中声明use the search api),针对检索的内容采用cot,让LLM针对当前问题回答时采用step by step的方案。以下是作者设计的prompt ...代表省略的示例 ...
但很多工作都是基于蒸馏cot（应该叫long-cot） 的方式来做的，例如前几写的文章，其实，回过头来讲，o1这个还是不能盲目模仿，技术这东西还是参透本质后做出来才更扎实。 目前想做o1的比较快的就是合成一些思维链 ，使用更大的模型蒸馏一把。大的，正确率也不高。 或者全靠人工step by step的去标，成本也比较...
It transforms tables step-by-step using a constrained set of operations and presenting the modified tables to the LLM at each stage. A significant advantage of this approach is its ability to address questions involving complex table cells that contain multiple pieces of information by methodically ...