智能决策进化之路 从长上下文LLM到自主RAG系统
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......
Retrieval Contextual 引入上下文检索 提升AI模型的精准度与效率
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&，ldquo，检索增强生成，RA......
R²AG RAG 将检索信息融入RAG 提升问答系统准确性
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......
提升RAG性能必备 一款优秀的文档解析神器 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，RetrievalAugmentedGeneration，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......
从RAG到多模态RAG 一文读懂
如果说2023年见证了大语言模型的&，ldquo，寒武纪大爆发&，rdquo，，那么2024年则是多模态大模型&，ldquo，元年&，rdquo，GPT4o的出现让大家见识到多模态能力......
更经济！超越GraphRAG的大模型RAG系统LightRAG开源啦！ 更强 更快
在这个信息爆炸的时代，我们每天都被大量的数据和信息所包围，对于企业和研究人员来说，如何从这海量的信息中迅速地找到自己需要的针对性数据，已经成为了一个亟待解决的问题，幸运的是，香港大学的研究团队最近推出的LightRAG系统，为我们提供了一......
RAG& 多模态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&，amp，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......
RAG增强之路 RAG 增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路 & 文档智能
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......
引入Contextual Anthropic研究团队提出新技术 Retrieval让RAG再进化 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......
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.组件主语言模型，MainLLM，负责根据提供的......