在实际的项目开发与运维过程中，MySQL常常扮演着业务数据库的核心角色，以其强大的事务处理能力和数据完整性保障，支撑着系统的稳定运行，然而，随着数据量的急剧增长和查询复杂度的不断提升，单一依赖MySQL进行高效的数据检索显得日益吃力，尤其是在面对海量数据的复杂查询场景时，性能瓶颈愈发凸显，为了有效缓...

  1、前言ES进行信息检索的时候，boolean查询组合条件有must，must，not，should，filter四个操作，其中must和filter的用途都是用于过滤必要符合的条件，但是filter在查询过程中不算分并且可以进行缓存，这样逻辑简单又可以加速的查询方式经常得到官方的提倡，可是，只有f...

  Elasticsearch是一个强大的工具，尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用，然而，ElasticStack技术栈的选型及应用效能取决于正确的使用方式，选型错误或者误用Elasticsearch可能会导致扩展性问题、性能问题，...

  引言，RAG技术与大型语言模型中的噪声问题在大型语言模型，LLMs，的研究与应用中，噪声问题一直是一个不容忽视的挑战，这些模型在处理复杂的语言理解和生成任务时，往往需要从海量的数据中提取有用信息，然而，互联网上充斥着各种非标准的噪声信息，如AI生成的虚假新闻、过时内容、拼写错误等，这些噪声可能会影响...

  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...

  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...

  企业落地RAG系统痛点，Golden，Retriever系统，在文档检索前增加了一个基于反思的问题增强步骤，用于识别术语、根据上下文澄清其含义，并相应地增强问题，一个比较Golden，Retriever与相关工作的示意图，两种类型的方法，离线和在线，在左上角，现有的离线方法使用大型语言模型，LLMs...

  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...

  01Havenask介绍Havenask是阿里巴巴广泛使用的自研大规模分布式检索系统，是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品，广泛应用在搜推广和大数据检索等典型场景，在2022年云栖大会，云计算加速开源创新论坛上完成开源首发，同时作为阿里云开放搜索OpenSearch底层搜索引擎，Ope...

  随着时间推移，人工智能将变得更加精密复杂，它将不仅能够理解问题，还能生成贴近人类思维的回答，预计不久的将来，企业将见证一种新型人工智能系统的诞生——这些系统不仅能够回答问题，还能基于海量数据分析提供战略性的见解和建议，因此，对于任何希望在竞争中保持领先地位的企业而言，积极拥抱人工智能并持续关注其最新...

  在知识库问答等场景中，RAG已经成为当下最流行的LLM应用范式，为LLM提供又全又准的上下文信息是众多RAG技术努力的方向，在传统的RAG解决方案中，编码信息时往往会丢失上下文，这导致系统无法从知识库中检索到相关信息，如何能够更好地保留上下文信息成为了问题关键，Anthropic研究团队提出了，Co...

  传统的注意力机制由于时间和空间复杂度的二次方增长，以及在生成过程中键值缓存的内存消耗不断增加，限制了模型处理长文本的能力，相关的解决方案包括减少计算复杂度、改进记忆选择和引入检索增强语言建模，检索增强生成，RAG，和MemLong的记忆检索流程，a，当检索到的信息长度超过模型的处理能力时，RAG甚至...

  传统大模型工具调用的方法依赖于将工具描述作为上下文输入，这受到上下文长度的限制，并需要单独的、通常效率低下的检索机制，之前基于检索的方法与ToolGen之间的比较，以前的方法使用检索器根据相似性匹配检索相关工具，这些工具进一步被放入提示中供LLMs选择，ToolGen可以通过直接生成工具标记来检索工...

  大家好，我是HxShine，今天推荐一篇UCBerkeley的一篇RAG效果优化的文章～大模型引入新的知识一般有两个途径，一种是RAG检索增强，一种是SFT，哪种方式效果比较好呢，或者说有没有一些其他的更为有效的方式呢，这篇论文介绍了一种新的训练方法——检索增强型微调，RAFT，RetrievalA...

  ​一、结论写在前面论文标题，MemLong，Memory，AugmentedRetrievalforLongTextModeling论文链接，https，arxiv.org，pdf，2408.16967LLMs在各个领域的最新进展取得了显著的成功，然而，由于注意力机制的二次时间和空间复杂性以及生成过...