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,...
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识源检索的上下文即与问题相关的文档。
RAG 系统接受用户提示,在嵌入中搜索相关段落,并将其发送到 LLM(大型语言模型)以生成响应。人类的参与在数据准备和 RAG 系统中都至关重要,在数据准备中,领域专业知识和上下文被添加到原始数据中,而在 RAG 系统中,人类增强了矢量检索的相关性并提供提示/响应质量保证。RAG 的亮点:最佳用例 RAG 架构的多功能性...
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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。
Markdown is a structured and formatted markup language and a popular input for enabling semantic chunking in RAG (Retrieval-Augmented Generation). You can use the Markdown content from the Layout model to split documents based on paragraph boundaries, create specific chunks for tables, and...
Retrieval-Augmented Generation (RAG) uses a pre-trained retriever to effectively extract important information from big corpora or databases to improve language model creation. This strategy lets the model access more knowledge than pre-training data, resulting in more accurate and informative outputs. ...
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...
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是一种结合信息检索和文本生成的人工智能技术。它允许大模型在推理过程中首先通过搜索获取相关信息,...