RAG大模型的架构 引入RAG与否的QA流程 传统方法输入后LLM直接生成答案并返回给用户 加入RAG后,先对documents进行indexing(产生了怎么分块,每块与Query的相似度有多少,怎么得到embedding等问题),之后Query与embeddings进行相似度计算即Retrieval得到Relevant Documents,再与Query拼接作为输入给LLM,最终呈现Answers。 RAG核心步骤...
在别的RAG框架rerank甚至是标配可选项,比如Qanything以及低代码平台Dify。很多同学会问前序检索的topK已经有了排序信息为什么还要再次排序?这里我列几点原因:1. 模型准确率的问题,我们知道交互型模型的准确率是要大于双塔模型的。2. 向量检索引擎的检索机制,向量检索引擎的突出优点就是快,快一定程度上的代价是降低...
11月19日消息,阿里云百炼推出全新RAG框架,全面提升大模型的准确性和可靠性,可解决90%以上幻觉问题,更好地满足企业级大模型应用场景的需求。 RAG是大模型落地的重要技术,它可以将检索到的知识和大模型结合,以此优化大模型的生成效果。然而传统RAG方案容易检索到与问题相似,但与问题描述不符的难负样本,从而导致大模型...
RAG应用框架 RAGFlow 项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow 简介:RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
一、RAG 评估的挑战 增强检索生成技术(Retrieval Augmented Generation,简称 RAG)目前正成为增强大语言模型(LLM)性能的核心手段。该技术通过将外部知识库融入LLM,大幅提升了大模型的精确度和对上下文的感知力。然而,对 RAG 系统性能的评测颇具挑战,这促使了一系列开源 RAG 评估框架的诞生。下面,让我们共同探讨5大开源...
(一)框架概述 Phoenix 是由 Arize AI 开发的一个开源工具,用于 AI 的可观察性和评估。虽然它并不专门专注于 RAG 工作流程,但它的能力使其成为 LLM 评估的一个强大选项。 (二)关键特性 实时监控:提供对 AI 模型的实时监控功能,能够及时获取模型在运行过程中的各种信息,如输入输出数据、性能指标等。
【RAG框架】GoMate:RAG Framework within Reliable input,Trusted output 【项目链接】:https://github.com/gomate-community/GoMate 一、赛题背景 RAG(检索增强生成)是一种结合了检索模型和生成模型的技术,它通过检索大量外部知识来辅助文本生成,从而提高大型语言模型(LLMs)的准确度和可靠性。
近日,北京智源人工智能研究院与中国人民大学高瓴人工智能学院联合推出基于长期记忆的下一代检索增强大模型框架MemoRAG,旨在推动RAG技术从仅能处理简单QA任务向应对复杂一般性任务拓展。MemoRA...
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程,通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节,繁琐的工作流程往往让人无从下手。 近日,针对以上痛点,清华大学THUNLP团队联合东北大学NEUIR、面壁智能及9#AISoft团队共同推出了UltraRAG框架,该框架革新了传统RAG系统的开发与配置方式,极大降低了学习成本和开发周期。
Self-RAG是由来自华盛顿大学、IBM人工智能研究院等机构技术专家提出的一种增强的RAG范式, Self-RAG 的论文地址可以看SELF-RAG: LEARNING TO RETRIEVE, GENERATE, AND CRITIQUE THROUGH SELF-REFLECTION。它主要是在模型层面的微调,让大模型本身直接具备了判断按需检索与自我评判的能力,并进而通过与应用层的配合,达到提...