1、什么是DSPy，DSPy，DeclarativeSelf，improvingLanguagePrograms，inPython，是斯坦福大学NLP研究人员开发的基础模型编程框架，它强调编程而非提示词，旨在简化复杂语言模型应用的构建过程，DSPy允许开发者专注于应用程序的高级逻辑，同时抽象掉许多低...

  在大型语言模型，LLM，时代，检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，系统通过结合检索与生成技术，显著提升了LLM的回复内容生成质量，然而，优化RAG系统性能是一个复杂的过程，涉及到数据处理、模型选择、算法优化等多个方面，本文将详细介绍10条策略建议，帮助您...

  FlashRAG是一个用于复制和开发检索增强生成，RAG，研究的Python工具包，它包括32个预处理的基准RAG数据集、13种最先进的RAG算法，5大RAG组件，包括检索器、重排器、生成器、精炼器、评测器，借助FlashRAG和提供的资源，可以轻松地复制RAG领域的现有SOTA，最先进，工作，或者...

  1.DR，RAG有多厉害，上面两个表分别展示了DR，RAG与其他几个当前流行的RAG框架对比的效果，特别是AdaptiveRAG，可以看到，在多个测试数据集上，DR，RAG要比其他框架，比如，AdaptiveRAG和SelfRAG，准确率都要更高，而且在相同TopK参数的前提下，DR，RAG的召回率...

  好久没分享过综述了，今天分享一个最新的RAG综述，来自卡内基梅隆大学，标题，AComprehensiveSurveyofRetrieval，AugmentedGeneration，RAG，Evolution，CurrentLandscapeandFutureDirections1.引言1.1RAG技...

  将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成，RAG，和微调，得到广泛应用，但在不同专业领域有效部署数据增强LLMs面临着重大挑战，数据增强LLM应用中不同查询层次的主要技术总结​微软亚洲研究院，MSRA，提出了一种RAG任务分类方法，根据所需的外部数据类型和任务的主要焦点，将用户查询分为四个层...

  1、痛点1，知识缺失知识库缺乏必要的上下文信息，导致RAG系统在无法找到确切答案时，可能会提供模棱两可的错误信息，而不是直接表明其无知，这种情况下，用户可能会接收到误导性的信息，从而感到沮丧，针对这一问题，有以下两种解决方案，解决方案一，优化数据质量，垃圾输入，垃圾输出，若源数据质量不佳，比如，存在...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html，以2022年年底ChatGPT推出为分界点，我们可以把过去的AI技术称为AI1.0，之后的技术称为AI2.0，那么，跟AI1.0相比，AI2.0的技术有哪些不同呢，首先，大家熟知的，能力涌现，，以...

  亲爱的读者，感谢您阅读到这里，正如我们探讨的语言模型一样，每个人都有自己的潜力和价值，认清自己，要么接受平凡，要么踏踏实实从0到1去积累资源，这世上从来没有简单的、一蹴而就的成功，无论是AI的发展还是个人的成长，都需要持续不断的努力和积累，如果您也对科技、人工智能和个人发展感兴趣，欢迎关注我们的微信...

  01、概述在人工智能的世界里，大型语言模型，LLMs，就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能，但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了，这是为什么呢，因为它们在训练时使用的数据集往往缺乏最新的专业信息，导致它们在回答专业问题时可能会，幻觉...

  0、背景落地在生成式人工智能，GenAI，领域，检索增强生成，RAG，作为一种策略脱颖而出，它通过集成外部数据来扩充像ChatGPT这样的大型语言模型，LLM，的现有知识库，RAG系统核心涉及三种关键的人工智能模型组件，嵌入，Embedding，模型负责将信息转化为数学向量，重排名，Reranker...

  1、什么是RAG，RAG检索增强生成本质上来讲，就三件事情，第一、Indexing索引，即如何更有效地存储知识，第二、Retrieval检索，即在庞大的知识库中，如何筛选出少量的有益知识，供大模型参考，第三、Generation生成，即如何将用户的提问与检索到的知识相结合，使得大模型能够生成有价值的...

  近日，MariaKhalusova在Unstructured官方博客分享了有关分块的最佳实践，Unstructured成立于2022年9月，致力于解决自然语言处理，NLP，和大型语言模型，LLM，应用中的数据预处理问题，公司总部位于美国，专注于将非结构化数据转化为LLM可以处理的格式，当下流行的pd...

  1.Class，RAG推出的背景随着技术的发展，互联网上出现了越来越多的不良内容，过去，使用机器学习的方法来对内容进行情感分类、骚扰识别、仇恨言论检测等，深度学习技术的发展推动了内容审核技术的发展，但是，传统的模型微调方法在完成内容审核任务时，存在很多问题，•首先，内容审核是一项高度主观的任务，意味...

  框架自适应RAG通过判断问题的复杂性来自动选择使用哪种RAG策略，作者将问题划分为三类，如上图的C部分，•开放领域问答，这类任务通常涉及两个模块，一个检索器和一个阅读器，随着具有千亿参数的超强推理能力的LLMs的出现，LLMs和检索器之间的协同作用已经取得了显著进展，然而，尽管在单跳检索增强LLMs...