4、RAGAs对应文档问答流程进行评估 4.1、什么是RAGAs(Retrieval-Augmented Generation Assessment) 它是一个框架(github,官方文档),它可以帮助我们来快速评估RAG系统的性能,为了评估 RAG 系统,RAGAs 需要以下信息: question:用户输入的问题。 answer:从 RAG 系统生成的答案(由LLM给出)。 contexts:根据用户的问题从外部知...
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种基于图结构的检索增强生成技术。它结合了知识图谱(Knowledge Graph)和传统的RAG框架,将图结构的知识检索与生成式模型相结合,以增强模型的回答能力和知识准确性。 GraphRAG 的核心是通过知识图谱或其他图结构组织和检索数据,将上下文信息更高效地传递给生成模型,...
【关于使用RAG模式(Retrieval-Augmented Generation)的应用和资源的信息,包括关于RAG技术的综述,以及一些GitHub库和企业级应用的链接,这些应用使用RAG模型来增强自然语言处理和信息检索能力】'Awesome-LLM-RAG-Application - the resources about the application based on LLM with RAG pattern' GitHub: github.com/lizhe...
那么一种基于通用大模型,并外挂本地知识库的人工智能方法RAG(Retrieval Augmented Generation)就运用而生。通过这种方法,中小型企业可以用很少的人力,物力,在不改动通用大模型的情况下,就能结合自身需要,为自己的业务场景服务。 2. 框架图和简单介绍 接下来,我们就来介绍RAG。我们先看标准的RAG流程或框架图,然后在...
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a design pattern that combines a pretrained Large Language Model (LLM) like ChatGPT with an external data retrieval system to generate an enhanced response incorporating new data outside of the original training data. Adding an information retrieval sy...
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG),是指为大模型提供外部知识源的概念。能够让大模型生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。 用最通俗的语言描述:在已有大模型的基础上,外挂一个知识库,让大模型学习这个知识库后,回答的内容与知识库更为相关,与实际业务场景更加贴切,符合我们的需求。
RAG（Retrieval Augmented Generation）技术正是在这样的背景下，由Facebook AI在2020年提出的一种解决知识密集型任务的新方法。它巧妙地将信息检索与文本生成相结合，不仅支持微调，还能在无需重训整个模型的情况下灵活修改内部知识库。上图展示了利用RAG技术结合外部知识库来构建类似ChatGPT模型的主要流程。首先，RAG会...
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)时代 在不断发展的生成人工智能世界中,检索增强生成 (RAG) 标志着一项重大进步,它将检索模型的准确性与生成模型的创造性相结合,达到了准确&创新的更高层级。 这种创新架构可以同时达到:精确信息检索,上下文理解,以及响应式回应,三重效果。 RAG 利用广泛的数据库和大型语言...
You can use foundation models in IBM watsonx.ai to generate factually accurate output that is grounded in information in a knowledge base by applying the retrieval-augmented generation pattern.
arXiv preprint. 2024.Accelerating Inference of Retrieval-Augmented Generation via Sparse Context SelectionAccelerate InferenceDenoise 本文提出了一种新的检索增强范式 Sparse RAG,其通过并行地编码检索到的文档,再仅自动回归高度相关的缓存来选择性地解码输出,这些缓存是通过使用特殊控制 token 提示 LLMs 来选择的。