一篇模块化RAG之最新全面系统性综述
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RA......
15种先进的检索增强生成 RAG 技术
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......
DR
1.DRRAG有多厉害，图片图片上面两个表分别展示了DRRAG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，DRRAG要比其他框架，比如，AdaptiveRAG和SelfRAG，准确率......
FlashRAG 12种RAG技术 比LangChain轻量！ 32个数据集的开源框架 5大组件
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......
技术 RAG 15种先进的检索增强生成
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......
Gptpdf 提升RAG效果 一个简单巧妙的复杂Pdf解析工具
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......
长上下文 #AIGC创新先锋者征文大赛# LLMs 谁主沉浮 RAG vs
，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.html编者按，随着大语言模型，LLMs，的上下文窗口不断扩大，您是否开始思考，我们还需要花费大量时间和资源来构建复杂的检索增强生......
#AIGC创新先锋者征文大赛#企业级智能知识库搜索问答技术与应用
本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.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......
轻松解析本地PDF表格 基于LlamaIndex和UnstructuredIO打造RAG
1使用LlamaIndex和UnstructuredIO检索数据在数据检索领域，LlamaIndex以其强大的工具和技术，为用户带来了全新的检索体验，这个框架的亮点在于索引系统的灵活性，用户可以根据文档的具体内容，量身定制索引策略，以适应不......
Auto
AutoRetrieval是一种高级的RAG技术，它在启动向量数据库检索之前使用AgentLLM动态推断元数据过滤器参数和语义查询，而不是将用户查询直接发送到向量数据库检索接口，例如密集向量搜索，的朴素RAG，您可以将其视为查询扩展重写的一......