嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！最近，深度学习和人工智能领域的大牛们在arXiv上发表了一篇有趣的研究，标题挺长的，检索增强生成或长上下文大型语言模型，全面研究和混合方法，今天分享一篇由GoogleDeepMind和密歇根大学的研究人员发布的一个长上下文和RAG混合的方法，Retrie...

  一、结论写在前面论文标题，InDefenseofRAGintheEraofLong，ContextLanguageModels论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2409.01666​​克服早期生成式大型语言模型，LLMs，的有限上下文限制，检索增强生成，RAG，在过去一直是基于上...

  一、现状在AI领域，从原型到生产的过程极具挑战，构建大型语言模型，LLM，、小型语言模型，SLM，或多模态应用虽令人激动，但将其转化为可扩展、可靠的生产系统，需深入理解其复杂性，这不仅仅是硬件扩展或算法优化的问题，而是涉及数据、模型架构与应用需求之间关系的深入探究，二、15种RAG技术在本文中，我们...

  01、概述在人工智能领域，从原型到生产的旅程充满挑战，虽然构建大型语言模型，LLM，、小型语言模型，SLM，或多模态应用的过程充满了兴奋，但要将这些原型转化为可扩展、可靠且生产就绪的解决方案，需要对其复杂性有深入理解，这个过程不仅仅涉及硬件扩展或算法优化，更是对数据、模型架构和实际应用需求之间关系的...

  现有的RAG方案没有专注于需要检索多个具有显著不同内容的文档的查询，这类查询经常出现，但挑战在于这些文档的嵌入可能在嵌入空间中距离很远，难以全部检索，因此，提出一种多头检索增强生成方法，MRAG，Multi，HeadRAG，，它的关键思想是利用Transformer解码器的多头注意力层的激活，而不仅...

  一种先进的检索增强型生成，开源解决方案，旨在解决简单的基于语义相似性的检索无法解决的复杂问题，展示了一个复杂的确定性图，作为高度可控的自主的，大脑，，能够回答来自私域数据的复杂问题，关键特性工作流程通过将命名实体替换为变量来匿名化问题，为匿名化的问题生成高层次的计划，去匿名化计划并将其分解为可检索或...

  在构建RAG应用时，一个核心的工作就是构建知识库，进而以便于在实际进行问答时能够更准确地检索到文档内有关于问题的相关上下文信息，而知识库文档的一大来源来自于pdf格式文件，这类文件通常是富文本的，包含图片，表格等，且无法直接解析，必须通过一些技术手段将其拆分识别形成可被后续处理的文本文件，如text...

  大语言模型表现出色，但是在处理幻觉、使用过时的知识、进行不透明推理等方面存在挑战，检索增强生成，RAG，作为一个新兴的解决方案，通过整合外部知识库的数据，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度，能够实现知识持续更新和特定领域信息的集成，有效将LLM的内在知识与外部数据的巨大动态资源相结合，大模...

  检索，一种世界性的难题，检索技术或者说搜索技术，虽然检索与搜索有一定的区别，一直是一个世界级的难题，检索技术可以说从人类出现就已经开始了；只不过那时的检索不叫检索，叫找东西，只不过到二十一世纪之后，随着互联网技术的发展，数据检索成为了一个重要手段，而今天我们就来谈谈检索技术，检索为什么标题是从RAG...

  RAG访问外部知识库增强了LLMs处理知识密集型任务的能力，随着应用场景需求的增加，RAG系统变得更加复杂，传统的RAG依赖于简单的相似性检索，面对复杂查询和变化多端的文本块时表现不佳，对查询的浅层理解、检索冗余和噪声，朴素RAG和高级RAG的案例，面对复杂问题时，两者都遇到了限制，难以提供令人满意...

  1.背景大型语言模型，LLMs，在众多语言任务中展现出非常不错的效果，然而，LLMs中的幻觉现象正极大地削弱它们的可信度和实用性，一种解决大语言模型幻觉的方法是检索增强生成，RAG，，通过检索文档来提供基于检索到文档中的事实信息的更准确的用户查询答复，然而，RAG并未完全根除幻觉，这样因此激发大量研...

  大多数现有方法仅从检索语料库中检索短的连续块，限制了对整个文档上下文的整体理解，RAPTOR，RecursiveAbstractiveProcessingforTree，OrganizedRetrieval，引入了一种新方法，即递归嵌入、聚类和总结文本块，从下往上构建具有不同总结级别的树，在推理时，...

  1、Prompt的重要性在RAG，增强检索生成，系统中，打造有效的提示词，Prompt，对于保障大模型输出精准且相关的答案至关重要，提示词不仅负责指导大模型正确解读用户提问，还需整合检索所得的信息，以实现回答的精确性和针对性，接下来，本文将探讨如何在RAG系统中打造高效的提示词，进而提高RAG系统的...

  1简介文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据，这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用，比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索，甚至优化搜索结果排序等，传统上，嵌入向量的维度是固定的，通...

  大型语言模型，LLMs，在生成文本时可能会产生错误信息，即，幻觉，问题，尽管检索增强的LLMs通过检索外部数据来减少这种幻觉，但现有的方法通常不考虑检索文档与LLMs之间的细粒度结构语义交互，这在处理长文档时尤其影响回答的准确性，不同的检索增强方法范式，包括传统的检索器，响应器方法和增强检索器，重排...