包含"RAG"标签的文章
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文档智能 RAG增强之路 RAG 增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路 &
前言现阶段，尽管大模型在生成式问答上取得了很大的成功，但由于大部分的数据都是私有数据，大模型的训练及微调成本非常高，RAG的方式逐渐成为落地应用的一种重要的选择方式，然而，如何准确的对文档进行划分chunks，成为一种挑战，在现实中，大部分的专业文档都是以PDF格式存储，低精度的PDF解析会显著影响...
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提升AI模型的精准度与效率 Retrieval 引入上下文检索 Contextual
01、概述在当今的数字时代，人工智能，AI，模型的应用场景越来越广泛，从客户支持聊天机器人到法律分析助手，每一种应用都需要准确的背景知识，为了让AI在特定环境中更有用，开发者通常会利用一种叫做，检索增强生成，RAG，的方法，这种方法通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的提示中，从而显著提升模型...
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一款优秀的文档解析神器 提升RAG性能必备 TextIn
前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，大模型，LargeLanguageModel，LLM，已成为一种趋势，然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检索阶段，经常碰到三个主要问题，本文将先探讨下文档解析的准确...
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如何通过实时数据提升AI准确性并减少 幻觉 RAG
在人工智能的发展中，内容生成的准确性始终是一个重要挑战，特别是当模型生成出看似可信但实际错误的回答时，即所谓的，幻觉，Hallucinations，为了解决这一问题，出现了一项先进的AI技术——检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，简称RAG，，它通过结合实时检...
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更强 更快 更经济！超越GraphRAG的大模型RAG系统LightRAG开源啦！
LightRAG增强了分段检索系统将文档转换为更小、更易于管理的片段，此策略允许快速识别和访问相关信息，而无需分析整个文档，接下来，我们利用LLMs来识别和提取各种实体，例如名称、日期、位置和事件，以及它们之间的关系，这通过此收集的信息进程将用于创建一个全面的知识图谱，该图谱突出显示跨整个文档集合，...
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框架HiQA MDQA 大幅降低区分度低的复杂多文档RAG的幻觉问题 先进的多文档问答
背景检索增强生成，RAG，迅速推进了语言模型领域，特别是在问答，QA，系统，通过在响应生成阶段集成外部文档，RAG显著提高了语言模型的准确性和可靠性，这种方法提高了响应的质量，并降低了幻觉的频率，其中模型生成了错误或误导性的信息，然而，这些方法表现出有限的检索精度时，面对众多的难以区分的文件，在其实...
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Retrieval让RAG再进化 Anthropic研究团队提出新技术 引入Contextual 大幅降低检索失败率
在当前的知识检索领域，RAG技术正引领着最新潮流，它的目标是为大型语言模型，LLM，提供丰富而精确的上下文信息，然而，传统RAG方法在处理信息时经常会忽略上下文细节，这限制了其从知识库中提取相关信息的能力，解决如何有效保存上下文信息的问题，已成为该领域的重点，针对这一挑战，Anthropic的研究...
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15种典型RAG框架 卡内基梅隆大学最新RAG综述
1.引言1.1检索增强生成，RAG，概览RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，融合了两大核心组件，i，检索模块，负责从外部知识库中检索相关文档或信息，利用密集向量表示从大型数据集，如维基百科或私有数据库中识别相关文档，ii，生成模块，负责处理这些信息，产出类似人类语言的...
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将检索信息融入RAG 提升问答系统准确性 R²AG RAG
文章指出，传统RAG通过向量检索排序召回与Query相关的片段，通过prompt生成回复，LLMs与检索器之间存在语义鸿沟，LLMs难以有效利用检索器提供的信息，下面来看看这篇文章引入检索信息增强RAG性能的trick，RAG和的比较，采用可训练的，Former来弥合检索器和LLM之间的语义鸿沟方法...
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RAG 浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力
AssisTRAG通过集成一个智能信息助手来提升LLMs处理复杂推理任务的能力，该框架由两个主要组件构成，一个冻结的主语言模型和一个可训练的助手语言模型，AssisTRAG与之前的RAG对比1.组件可以看出，相比之前的RAG，该框架主要创新点是引入一个AssistantLLM，下面详细看下助手语言模...
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从长上下文LLM到自主RAG系统 智能决策进化之路
01、概述随着人工智能，AI，技术的迅猛发展，深度学习模型正在不断突破原有的认知与交互极限，特别是随着大语言模型，LLM，的普及与改进，AI的应用场景逐渐扩展，然而，尽管这些模型在处理语言和信息上表现出色，它们在执行真实世界的行动和任务上仍存在局限，这一背景下，自主RAG系统，AgenticRAG，...
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多模态RAG RAG& 多模态
前面文章提到，文档智能解析能够有效的增强RAG系统的准确性，，文档智能&，RAG，RAG增强之路，增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路文档智能解析RAG一般流程可以看到基于PDF的RAG，需要先对pdf进行解析，生成文本chunk，然后再基于文本建索引，这种pipline的...
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一文读懂 从RAG到多模态RAG
什么是RAG什么是RAG，RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成，是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架，它通过从数据源检索信息来辅助LLM生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度，我们为什么需要RAG，大型语言模型通常基于固定的历史数据集...
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真的能用于商业应用吗 最近爆火的GraphRAG是什么
GraphRag解决了什么问题在朴素的RAG，自我检索生成模型，中，我们使用一个向量库作为我们的知识库，当用户提出查询时，该系统从向量库中匹配顶部K个元素作为上下文，并将这个上下文与提示和查询一起交给大型语言模型，LLM，进行回答，现在，让我们假设这个向量库是指向企业知识的，有两个示例查询，对于第一...
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RAG 架构如何克服 LLM 的局限性
检索增强生成促进了LLM和实时AI环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果，在本系列的第一部分中，我重点介绍了各个行业和地区的组织对生成式AI和大型语言模型，LLM，的日益增长的采用，公司坚信，实时AI应用程序是强大的引擎，可以帮助他们提升数字性能、在饱和市场中超越竞争对手、建立更牢固的客户关系...
