3.1 Self-Rag概述 3.2 Self-RAG流程 3.3 相关实验 3.4 实验分析 一. 背景 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 是一个为大模型提供外部知识源的策略,使得大模型具备从指定的知识库中进行检索,并结合上下文信息,生成相对高质量的回复内容,减少模型幻觉问题。 1.1 示例场景 参考我们做的
SELF-RAG在多种任务上显著优于其他先进的LLMs和检索增强模型。 在开放领域QA、推理和事实验证任务上,SELF-RAG表现优于ChatGPT和检索增强的Llama2-chat。 对于long-from生成在内的六项任务上的实验结果显示,SELF-RAG在提高事实性和引文准确性方面有显著进步。 2. Self-RAG 核心算法 SELF-RAG是一个增强语言模型质...
LangGraph 中的自Self-RAG 工作流 在自反式 RAG 中,LangGraph 支持包含决策点和反馈回路的自反式工作流(self-reflective),并通过 LangGraph 的状态机来实现。下面,通过一个例子来说明self-reflective RAG工作流的实现。每个节点只需修改状态。每条边都会选择下一个要调用的节点。 实现逻辑图如下: 下载文档,并对文...
Self-RAG是检索增强生成(RAG)的另一种形式。 与其他RAG检索策略不同,它不会增加RAG过程中的特定模块。相反,它优化了RAG框架中的各个模块,以改善整体的RAG过程。 Self-RAG 概述 Self-RAG是一种新的 RAG 方法,它利用经过训练的LLM(大型语言模型)进行检索、生成和评估任务,以提高生成结果的准确性和质量。 研究团队...
全新Self-RAG框架亮相,自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2,提升事实性与引用准确性 1. 基本思想 大型语言模型(LLMs)具有出色的能力,但由于完全依赖其内部的参数化知识,它们经常产生包含事实错误的回答,尤其在长尾知识中。 为了解决这一问题,之前的研究人员提出了检索增强生成(RAG),它通过检索相关知识来增强 LMs ...
Self-RAG的实践 - 应用测试 基于LlamaIndex 基于LangChain/LangGraph 01 为什么会有Self-RAG SPRING HAS ARRIVED 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,并在基于此理论的原型项目(开源)及其测试中取得了明显优于其他商业大模型或者传统RAG的测试成绩。那么其设计动机来...
构建Self-RAG应用 基于上面测试的微调模型(selfrag_llama2_7b)来简单构造一个上层应用,用来实现如下的完整RAG Flow: 有了前面的模型基础,这个应用实现本身并不复杂。其中相对复杂的部分是如何对多个增强生成的响应结果进行评分,从而选择“最优解”。这个评分算法在上一篇中已经介绍过:借助LLM输出中的一个特殊信息 --...
Self-RAG 开始使用 LLM 对问题进行生成时,会输出 Retrieve类型的 Reflection Token。Reflection Token有三种可能的值,分别代表不同的行动指示: "Retrieval":表示需要查找更多相关信息。 "No Retrieval":表示无需进一步检索,模型应该根据已有的知识或信息回答问题。
自我反思检索增强生成(Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation,SELF-RAG)是一种通过检索和自我反思提高 LLM 质量和事实准确性的框架,而不损害 LLM 的原始创造力和多功能性。本文将详细介绍 SELF-RAG 框架。 当前先进的大语言模型在回答问题时依然会存在胡说八道的现象,而检索增强生成(RAG)方法通过将相关的检索...
Self-RAG的全称是Self-Supervised Representation Aggregation for Information Retrieval。作为一种新型的检索增强方法,Self-RAG旨在通过自监督学习来提高信息检索的性能。通过在大量无标签数据上进行预训练,Self-RAG能够学习到更加丰富和多样的语言表示,从而在检索任务中获得更好的效果。相比于传统的检索增强方法,Self-RAG...