用于复杂RAG任务的先进可控Agent
一种先进的检索增强型生成，RAG，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Agent的&，ldquo，大脑&，rdquo，，能够回答来自私域......
简单提升检索性能的新选择 文档概要索引
今天介绍了一种全新的LlamaIndex数据结构，文档摘要索引，将描述它如何比传统语义搜索提供更好的检索性能，并通过一个示例进行了演示，背景大型语言模型，LLM，的核心用例之一是针对自己的数据进行问答，为此，我们将LLM与&，......
RAG高级优化 基于问题生成的文档检索增强
我们将在本文中介绍一种文本增强技术，该技术利用额外的问题生成来改进矢量数据库中的文档检索，通过生成和合并与每个文本片段相关的问题，增强系统标准检索过程，从而增加了找到相关文档的可能性，这些文档可以用作生成式问答的上下文，实现步骤通过用相关问......
的最佳实践 Unstructured专家分享RAG应用中文档分块 Chunking
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......
提升具有显著不同内容的多个文档复杂查询的检索准确性 一种多头RAG MRAG
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，MultiHeadRAG，，它的关键思想是利......
RAG文档解析器 核心技术剖析
最近，RAG技术逐渐走红，但文档解析这一重要环节却鲜为人知，说到底，无论使用多么高级的检索和生成技术，最终效果都取决于文档本身的质量，如果文档信息不全或格式混乱，那么再怎么优化检索策略、嵌入模型或大型语言模型，LLMs，也无济于事，本文介绍......
RAG 企业级应用落地框架细节差异对比
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......
Embedding 模型 如何选择合适的 大模型应用落地
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，Embeddi......
AutoRAG一键锁定最佳RAG技术栈！ 放弃折腾
AutoRAG，RAGAutoML工具可自动为你的数据找到最佳RAGPipeline，市面上有许多RAGPipeline和模块，但不知道哪种Pipeline最适合&，ldquo，你自己的数据&，rdquo，和&a......
实际应用中如何选择 检索生成 RAG 长文本大模型 vs
编者按，大模型的上下文理解能力直接影响到LLMs在复杂任务和长对话中的表现，本期内容聚焦于两种主流技术，长上下文，LargeContextWindows，和检索增强生成，RAG，这两种技术各有何优势，在实际应用中，我们又该如何权衡选择，文章......