摘要:
原始 RAG 框架在提升检索和生成答案质量方面,还有一些关键问题没解决: 找出来的文档真的跟用户问题相关吗?有时候可能找偏了。 找到的内容够不够回答用户的问题?会不会信息量不足? 会不会有一堆没用的信息混进来,反而把答案搞乱了? 检索速度够快吗?会不会让用户等太久? 万一检索到的信息没法生成好答案, 阅读全文
摘要:
聪明人往往很“懒”,但这种“懒”其实是高效的体现。他们总能找到解决复杂问题的最佳路径,用最少的力气获得最大的成果。 在RAG系统中,这种高效的实现往往是通过“分块”来实现的。你可以把它想象成把一本厚书分成几章——这样一来,阅读和理解就轻松多了。同样地,分块技术把大段复杂的文本拆分成更小、更容易处理的 阅读全文
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TrustRAG项目链接:https://github.com/gomate-community/TrustRAG 本文代码链接:https://github.com/gomate-community/TrustRAG/blob/main/trustrag/modules/document/mark 阅读全文
摘要:
最近在写文章,想补上去年RAG(Retrieval-Augmented Generation)遗留的一些坑,希望能分享一些RAG的技巧帮到大家。 还是那句老话: 构建一个大模型的原型很容易,但把它变成一个能真正投入生产的产品却很难。 这篇文章适合那些在过去一个月里刚刚构建了第一个LLM(大语言模型) 阅读全文
摘要:
检索增强生成 (RAG) 项目 项目链接:https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/tree/main bRAGAI 的官方平台即将上线。加入等待列表,成为早期使用者之一! 本仓库包含了对检索增强生成 (RAG) 在各种应用中的全面探索。 每个笔记本都提供了从 阅读全文
摘要:
回顾2023年RAG技术的发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术彻底改变了人工智能模型的工作方式,它将生成式人工智能的优势与检索现实世界文档的精确性相结合。通过从外部来源提取相关数据,RAG使得人工智能能够生成更准确且上下文更合适的答案。 随着 阅读全文
摘要:
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.05313 Github地址:https://github.com/CraftJarvis/RAT 想象一下,一个人工智能助手可以像莎士比亚一样写作,像专家一样推理。这听起来很了不起,对吧?但是,如果这个助手有时难以确保事实准确性,依赖 阅读全文
摘要:
添加微信1185918903,关注公众号ChallengeHub获取更所咨询 在本文中,将展示如何创建自己的 RAG 数据集,该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。 检索增强生成 (RAG) [1] 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。 通过上传 PDF 文件并将其存储在矢量数据库中 阅读全文
摘要:
添加微信1185918903,关注公众号ChallengeHub获取更所咨询 最近,大型语言模型(LLM)Agent成为了企业自动化领域的热门话题。Anthropic、OpenAI和Microsoft等科技巨头都在积极布局,预示着一场自动化革命的到来。这些AI驱动的系统被认为能够自主规划、推理和交互 阅读全文
摘要:
今天给大家分享一篇论文,揭秘o1类超大型语言模型的过度思考:2+3=?答案仅需5个token,o1类模型凭啥要900个? 题目是:Do NOT Think That Much for 2+3=? On the Overthinking of o1-Like LLMs 作者单位:腾讯AI Lab、上海 阅读全文