导读 本次分享聚焦多模态 GraphRAG,深度剖析了文档智能解析的技术链路,并梳理了相关工作进展,全方位呈现了文档智能、知识图谱与大模型结合的应用范式。 文章主要包括以下几大部分: 1. 文档智能解析技术链路与文档层级关系构建 2. 多模态图索引构建与多模态检索生成流程 3. 知识图谱解决 chunk 之间关联以及细粒度问题 4. 文档多
1.金融领域:大模型 RAG 驱动的智能研报生成 数据预处理阶段: 将研报拆分为 “行业分析”“风险提示” 等文档块,通过 OCR 提取财报表格字段(如 “研发投入占比”“毛利率”),用 CLIP 模型生成图表区域的视觉嵌入,构建 “文档块 - 表格字段 - 图表区域” 的关联图谱,标注 “政策影响”“指标波动” 等业务关系...
使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉 发布于 2024-01-08 10:45:11 1.2K02 代码可运行 举报 文章被收录于专栏:DeepHub IMBA 在使用大型语言模型(llm)时,幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本,但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源,如数据库...
本文主要介绍2个工作，一个是RAG分块进展ChunkRAG，LLM驱动的块过滤方法，称为ChunkRAG，通过在块级别评估和过滤检索到的信息来增强RAG系统，该方法利用语义分块将文档划分为连贯的部分，并使用基于LLM的相关性评分来评估每个块与用户查询的对齐情况。另一个是知识图谱与大模型结合用于推荐的工作，KGLA框架，将知识图谱...
三、大模型与RAG结合的GraphRAG总结 到了后面，就流行RAG了，传统RAG方法未能有效捕捉文本间的引用关系等结构化信息。RAG在拼接文本片段时可能导致上下文过长，产生“中间迷失”现象。RAG只能检索部分文档，难以全面把握全局信息，影响查询重点摘要（QFS）等任务的表现。所以，当前Graph增强RAG受到广泛关注，例如《Graph ...
在AI大模型的推理基础上，我们采用了多种技术手段来实现真正的AGI（通用人工智能），这些技术包括Prompt、RAG、Agent、知识库、向量数据库和知识图谱等。这些技术各自有其独特的作用和优势，但同时也相互关联，共同推动着AGI的发展。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析下。01 大语言...
1. RAG简介 对于复杂的 RAG 和多跳数据检索的一般场景,如下图所示, 关于RAG的更多信息可以参考《大模型系列——解读RAG》。 使用上图所示的阶段来介绍知识图谱支持的 RAG 过程中不同的步骤: 阶段1——预处理: 这指的是在查询被用于帮助从向量数据库中提取数据块之前对其进行处理 ...
RAG策略是一种基于检索增强的生成技术。它通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息来辅助大模型回答问题。这种方法的核心在于利用外部知识库来扩展大模型的知识边界。优势:即时更新:RAG策略可以即时整合动态数据,实现知识的即时更新,无需重新训练模型。 可解释性强:由于答案直接来自检索库,RAG策略提供的答案具有很...
我们要把AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...