Advanced RAG是为了解决Naive RAG的不足而开发的，它实现了预检索和后检索策略。为了解决Naive RAG在索引过程中遇到的挑战，Advanced RAG改进了其索引方法，使用了滑动窗口、细粒度分割和元数据等技术。它还引入了各种方法来优化检索过程。预检索过程（Pre-Retrieval Process）优化数据索引（
新加坡国立大学和Salesforce Research的研究人员撰写的论文，描述了多模态RAG的发展现状和未来趋势。
个人非常推荐的GraphRag相关的论文,不像Microsoft官方的graphRag那么复杂,这篇论文更偏向于阐述LLM和KG的结合范式的研究。 19:05 GraphRag相关的论文(Think On Graph)继续详细解读(一) 24:54 GraphRag相关的论文(Think On Graph)继续详细解读(二) 11:11 大模型和知识图谱rag结合,Think On Graph 2.0 解读(...
retriever=ParentDocumentRetriever(vectorstore=vectorstore,# 用于存储小块及其嵌入向量的基础向量存储...
Self-RAG：通过自我反思学习检索、生成和批判 简述：文中提出了一个SELF-RAG的新框架，通过检索和自我...
原文标题：Advanced Query Transformations to Improve RAG 原文地址：https://medium.com/towards-data-...
OpenRAG:解决检索器和任务不匹配问题 | 这篇论文提出了一种名为Open-Rag的新型检索增强型生成(RAG)框架,旨在解决传统RAG系统中检索器与生成任务需求不匹配的问题。现有RAG系统多依赖于基于问答(QA)数据集训练的检索器,这限制了其在复杂任务(如对话、推荐等)中的表现。Open-Rag通过“端到端”的优化方法,让检索器...
基于检索增强生成(RAG)的LLM应用开发实战 大型语言模型(LLM)无疑改变了我们与信息交互的方式。 然而,对于我们可以向他们提出的要求,它们也有相当多的限制。 LLM(例如 Llama-2-70b、gpt-4 等)仅了解他们接受过训练的信息,当我… 汇智网 【论文速读】字节 LLM+序列推荐: HLLM 论文题目:HLLM: Enhancing Sequential...
卡内基梅隆大学总结的15种RAG框架 | 最近读论文的时候看到卡内基梅隆大学在RAG方向上总结了一下15种RAG框架的优点、问题,同时对RAG的发展方向做了一些论述,梳理一些我的理解。 原论文:《A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions》[1] ...