检索增强生成(RAG)通过结合从数据源检索到的信息,为大语言模型(大语言模型)生成的回答提供依据。简而言之,RAG 结合了搜索和大语言模型提示功能,即在模型回答问题时,以搜索算法发现的信息作为上下文环境。这里,查询请求和检索到的上下文同时被注入发送至大语言模型
此文是Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview文章的翻译。 基础RAG技术 最基本的RAG 检索首先将知识库文本分割成块,然后用一些Transformer Encoder模型将这些块嵌入到向量中,最后你使用一个LLM 包含问题的提示词。告诉模型根据在搜索步骤中找到的上下文并的回答用户的查询。 在具体运行时,使用相同的编码器模型...
3 - 高级检索增强生成(RAG)技术 现在我们将深入了解高级RAG技术的核心步骤和所涉及算法。为了保持方案的可读性,我们省略了一些逻辑循环和复杂的多步骤代理行为。 高级RAG的些关键流程图 方案图中的绿色元素是进一步讨论的核心RAG技术,蓝色元素是文本。并非所有先进的RAG技术都可以在单个方案中轻松可视化,例如,省略了各种...
高级检索增强生成技术(RAG)全面指南:原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望 - ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能(GenAI)在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而,生成模型也不能避免其固有的局限性,包括产生幻觉的倾向,在数学能力
方案中的绿色元素是进一步讨论的核心 RAG 技术,蓝色元素是文本。并非所有先进的 RAG 想法都可以在单个方案中轻松可视化,例如,省略了各种上下文放大方法 - 我们将在途中深入探讨。 1. 分块和矢量化 首先,我们要创建一个向量索引,表示我们的文档内容,然后在运行时搜索所有这些向量与对应于最接近语义的查询向量之间的最...
高级RAG涉及的关键步骤包括：分块与矢量化，使用高效的搜索索引如faiss或nmslib，以及创建层次索引以优化大型数据库检索。技术如HyDE和上下文丰富通过问题生成或文档拆分来提高搜索质量。融合检索结合了传统关键字搜索和向量搜索的优势。后处理器优化检索结果，如重新排序、过滤和使用其他模型进行重新排名。查询...
Advanced RAG 1、分块和向量化 首先,我们要创建一个向量索引,表示我们的文档内容,然后在运行时搜索所有这些向量与查询向量之间的最小余弦距离,该向量对应于最接近的语义含义。 1.1、分块 Transformer 模型具有固定的输入序列长度,即使输入上下文窗口很大,一个句子或几个句子的向量也比在几页文本上取平均值的向量更能...
现在是时候学习更复杂的 RAG 技术了,比如查询转换和路由,它们都涉及 LLM,从而代表代理行为——一些复杂的逻辑,涉及我们的 RAG 管道中的 LLM 推理。 4. 查询转换 查询转换是一系列使用 LLM 作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量的技术。有不同的选择可以做到这一点。
1 -检索增强生成(RAG)技术简介 检索增强生成(又名RAG)为大语言模型提供从某些数据源检索到的信息,作为其生成答案的依据。RAG通常包括两个阶段:检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程。基本上,RAG是通过检索算法找到的信息作为上下文,帮助大模型回答用户问询。查询和检索到的上下文都被注入到发送给LLM的提示...
现在是时候学习更复杂的RAG技术了,比如查询转换和路由,它们都涉及LLM,从而代表Agent行为,涉及复杂的逻辑,涉及RAG管道中的LLM推理。 3.4 - 查询转换 查询转换是一系列使用LLM作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量的技术。有不同的选择可以做到这一点。 查询转换原理图解。图源:旺知识 如果查询很复杂,可以将其分解...