在 2024 年 All Things Open 大会上，了解有关生成式 AI、向量数据库和 RAG 的新进展。译自Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) Techniques，作者 Tim Spann。检索增强生成(RAG) 近年来随着其日益普及，经历了许多进步。在 10 月 28 日All Things Open (ATO) 2024的演讲中
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2024-10-16 17:25:56
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拓展查询(QE, Query Expansion): 指对返回的前top@K个结果，包括查询样本本身，对它们的特征求和取平均，再做一次查询，此过程称为拓展查询。从上面的定义可以看出，拓展查询属于重排的一种方式。通过Query Expansion，以达到提高检索召回率的目的。前面的博文RANSAC算法做直线拟合曾介绍过RANSAC的基本思想，放在词袋模型里（相应博文见图像检索：BoW图像检索原理与实
以下是关于 RAG（检索增强生成）技术的深度解析，综合核心技术原理、最新进展与实践应用：
一、RAG 核心原理与工作流程
基础架构
检索（Retrieval）：从外部知识库（文档、数据库等）中搜索与用户查询相关的信息片段，通常通过语义相似度计算（如向量检索）实现。
增强（Augmentation）：将检索结果与原始查询结合，构建包含上下文的提示词（Prompt）输入大模型。
生成（Generati
本文介绍了一种通过选择性检索优化代码库级补全的自监督方法，在保持准确性的同时将推理速度提升70%。该方法通过训练模型智能判断何时需要检索上下文，显著减少不必要的检索操作。
1. 什么是大文本？具体是什么？ 首先需要理解，ElasticSearch 建立索引完成全文检索的前提是将待检索的信息导入到 ElasticSearch 中。而有的信息对应的正文内容会非常的大，可能达到 1MB ~ 3MB 左右字节，这个内容就认为是大文本，一般我们都将该内容存储到名为 content 字段中，进而对这个 Content 字段进行全文检索&高亮显示，就会存在检索效率低下的
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
原创
2024-01-16 17:52:05
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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
原创
2024-02-02 18:10:08
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import copy import os import sys dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) sys.path.insert(0, dir_path) import rch.ut
原创
2024-06-04 12:16:12
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为提取的实体与关系生成简单的描述性信息，这些信息将作为图节点的属性存储，有助于后续的检索和生成过程。
回顾2024年RAG技术的发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术彻底改变了人工智能
本文提出RATE，一种基于大型语言模型(LLM)的检索增强生成技术提取管道，结合RAG和多定义LLM验证方法，在脑机接口和扩展现实领域案例中实现91.27%的F1分数，显著优于BERT模型。
检索增强生成 (RAG) 通过引入外部知识，减轻了大型语言模型 (LLM) 在开放域问答任务 (OpenQA) 中生成的事实错误和的答案。
模型是采用数学工具，对现实世界某种事物或某种运动的抽象描述。面对相同的输入，模型的输出应能够无限地逼近现实世界的输出。若将World分为Real World、Virtual World、Computer World，那么模型将属于Virtual World。信息检索模型是表示文档，用户查询以及查询与文档的关系的框架。信息检索模型是一个四元组[D, Q, F, R(qi, dj)]D: 文档集的机内
USER_EXIT 增强位置：在程序中以USER_EXIT打头的子例程S
原创
2021-07-12 10:21:40
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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
原创
2024-06-27 19:28:51
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引言在现代人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）如GPT-4的使用中，如何结合现有的知识库和实时数据，使模型生成更准确、更有针对性的答案，成为一个热门话题。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应运而生。通过将检索系统与生成模型结合，RAG能为生成任务提供更相关的信息，解决模型在处理实时信息和大型知识库时的瓶颈。1. 检索增强生成RAG是什么？RA
原创
2024-10-12 12:08:12
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RAG 技术不仅为 AI 应用带来了更高的准确性和灵活性，还为开发者提供了一种创新的思路，能够开发出更智能、更贴合用户需求的
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是近年来深度学习领域的重要技术突破，旨在解决大语言模型（LLM）在知识更新、事实准确性以及领域专业化方面的局限性。本文将从核心架构、功能实现、实践规范到高级应用，按递进式组织内容，全面解析RAG技术的原理、发展和应... ...
回顾2023年RAG技术的发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术彻底改变了人工智能模型的工作方式，它将
