033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种在信息检索和文本挖掘领域，我们之前已经讲过了TF-IDF算法和BM25算法。TF-IDF因其简单和实用常常成为很多信息检索任务的第一选择，BM25则以其坚实的经验公式成了很多工业界实际系统的重要基石。然而，在信息检索研究者的心里，一直都在寻找一种既容易解释，又能自由扩展，并且在实际使用中效果显著的检索模型。这种情况一直到20世纪90年代末、21世纪初才
大型语言模型（LLMs）展示了显著的能力，但面临幻觉、过时知识和不透明、不可追溯的推理过程等挑战。检索增强
在传统的RAG框架中，检索单元通常较短，如100字的维基百科段落。检索器需要在庞大的语料库中搜索，这增加了检索负担。为
本书《检索增强生成RAG赋能大型语言模型》（Retrieval-Augmented Generation - Dr. Ray Islam ：Mohammad Rubyet ）深入探讨了如何通过结合检索系统与神经语言模型，提升人工智能在自然语言处理领域的能力。以下是各章节内容的概要：第一章 引言1.1 检索增强生成（RAG）简介：介绍RAG作为一种创新方法，它将神经语言模型与高效检索系统相结合，以实
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索（搜索）和生成（如自动文本生成）的技术。 它通常用于
什么是RAG检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的概念应运而生
RAG（Retrieval-Augmented Generation）主要依赖于文本相似性进行实体检索，但在处理包含文本和拓扑信息的图结构时显得不足。GRAG旨在解决传统RAG方法在图结构文本中的不足。GRAG强调了子图结构的重要性，提升了检索和生成过程的效果，提高了多跳推理任务中的性能，并有效减少了“幻觉”（即生成错误信息）的发生。GRAG包含四个主要阶段：索引、图检索、软剪枝和生成。1 索引阶
探讨检索增强生成（RAG）作为解决大型语言模型（LLMs）遇到的挑战的有效方法，以提高生成的准确性和可信度，特别是对于知识密集型任务。
简介现有的ChatGPT的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有
简介现有的 ChatGPT 的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后
简介 现有的 ChatGPT 的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题： 偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些
论文Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks （知识密集型 NLP 任务的检索增强生成）作者们探讨
一、大模型的相关问题描述1、大模型 " 幻觉 " 问题描述2、大模型 " 时效性 " 问题描述3、大模型 " 数据安全 " 问题描述二、RAG 检索增强生成1、RAG 引入2、RAG 关键组件3、LLM + RAG 的运行流程
? 小琳AI课堂又和大家见面啦！今天，我们要聊一聊一个超级炫酷的新概念——RAG，“检索增强生成”的缩写。听起来是不是像给语言模
简介现有的ChatGPT的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有
RAG是一种检索增强生成模型，由信息检索系统和seq2seq生成器组成。它的内部知识可以轻松地随时更改或补充，而无
引言在生成式人工智能（GenAI）的世界里，您经常会遇到 RAG（Retrieval Augmented Generation）这个术语。基本上，RAG 是关于为大语言模型（LLM）提供额外的相关信息（上下文）以帮助它们生成更好和更相关的响应。设置一个基本的 RAG 系统并不复杂，但它通常在提供高度准确的响应方面表现欠佳。主要原因之一是这种设置并不总是为 LLM 提供最精确的上下文。在下面的架构图
引言在文本生成方面，大语言模型表现出了超强的性能。然而，随着时间的推移，大模型会面临知识更新问题，特别是对于发生在模型知识截止日期之后的事件。例如：当前ChatGPT并不能给出2023年亚运会的信息。面对这个问题，目前主要有两种解决方案，方案一通过RAG挂知识数据库；方案二是通过模型微调，为大模型注入新的知识。本文作者深入调研了监督微调（SFT）在大模型知识注入上的有效性，提出了一种新型数据生成方
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），是指为大模型提供外部知识源的概念。能够让大模型生成准
