The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected
RAG 终极指南 — — 剖析每个组件视觉导览构建生产就绪的 LLM 管道所需的条件让我们学习 RAG 吧！（图片来自作者）如果您使用过大型语言模型，很有可能您至少听说过 RAG（检索增强生成）这个术语。RAG 的想法非常简单 — — 假设您想向 LLM 提问，您首先要从外部知识库中检索相关信息，而不是仅仅依赖 LLM 的预训练知识。然后，将检索到的信息与问题一起提供给 LLM，使其生成更明智、最新的响应。将标准 LLM 调用与 RAG 进行比较（来源：图片来自作者）那么，为什么要使用检索增强生成呢？当提供准确和最新的信息是关键时，您不能依赖 LLM 的内置知识。 RAG 是一种廉价实用的方法
Running the STORM AI research system with your local documents
使用本地文档运行 STORM AI 研究系统使用 FEMA 灾难响应文档进行 AI 辅助研究STORM 通过模拟对话中的角度引导提问来研究主题。来源 TL;DRLLM 代理的使用越来越普遍，用于解决多步骤长上下文研究任务，而传统的 RAG 直接提示方法有时会遇到困难。在本文中，我们将探讨斯坦福大学开发的一种新的有前途的技术，称为通过检索和多角度提问合成主题大纲 (STORM)，它使用 LLM 代理模拟“角度引导对话”以达到复杂的研究目标并生成丰富的研究文章，可供人类在写作前研究中使用。STORM 最初是为了从网络来源收集信息而开发的，但也支持搜索本地文档向量存储。在本文中，我们将了解如何使用美
SeqRAG: Agents for the Rest of Us
顺序检索增强生成：用于顺序规划和 RAG 的实用 AI 代理架构继续阅读 Towards Data Science »
Multimodal Data in RAG GenAI Systems: From Text to Image and Beyond
在快速发展的人工智能领域，检索增强生成 (RAG) GenAI 通过结合实时数据检索突破了生成模型的界限。 RAG 技术与生成式人工智能 (GenAI) 的融合创建了一个动态、上下文丰富的系统，可增强各个行业的内容生成。最具变革性的进步之一是整合 […]
A Graph Too Far: Graph RAG Doesn’t Require Every Graph Tool
不要使用图形 DB、QL 或图形分析使事情复杂化。知识图谱中的冒险：迷失在无尽的文档中。由 Brian Godsey 使用 DALL-E 生成。当 RAG 开发人员决定尝试图形 RAG（即构建知识图谱并将其集成到他们的 RAG（检索增强生成）系统中）时，根据互联网，他们有很多选择。有很多文章、指南和操作方法介绍了使用图形 RAG 和一般图形的不同工具。因此，一些开发人员直接开始，认为他们需要集成和配置一长串图形工具和技术才能正确执行图形 RAG。当搜索如何入门时，你通常会发现一些文章建议你需要以下部分或全部内容：知识图谱——连接语义搜索无法捕获的关键术语和概念关键字和实体提取工具——用于构建知
Your Documents Are Trying to Tell You What’s Relevant: Better RAG Using Links
文档数据集已经具有结构。充分利用它。照片由 Jayne Harris 在 Unsplash 上拍摄构建检索增强生成 (RAG) 应用程序面临多层挑战。文档检索是 RAG 工作流程的重要组成部分，它本身就是一组复杂的步骤，可以根据用例以不同的方式处理。RAG 系统很难找到与细微输入提示相关的最佳文档集，尤其是在完全依赖向量搜索来找到最佳候选者时。然而，我们的文档本身通常会告诉我们应该在哪里寻找有关给定主题的更多信息——通过引文、交叉引用、脚注、超链接等。在本文中，我们将展示一种新的数据模型——链接文档——如何通过使我们能够解析和保留这些对其他文本的直接引用来解锁性能改进，使它们可供同时检索——无
Report moots national policy, fiscal support to boost bioplastics sector
EY-ASSOCHAM 报告提出了加强生物塑料国内生产、应用和回收的方法
The Essential Guide to Effectively Summarizing Massive Documents, Part 1
文档摘要对于 GenAI 用例很重要，但如果文档太大怎么办！？继续阅读以了解我是如何解决这个问题的。“总结大量文本”——使用 GPT-4o 生成的图像文档摘要如今已成为使用现代生成式人工智能 (GenAI) 技术解决的最常见问题陈述之一（如果不是最常见问题）。检索增强生成 (RAG) 是一种用于解决该问题的常见但有效的解决方案架构。但是，如果文档本身太大以至于无法在单个 API 请求中作为一个整体发送怎么办？或者，如果它产生太多块而导致臭名昭著的“迷失在中间”上下文问题怎么办？在本文中，我将讨论我们在处理此类问题陈述时面临的挑战，并逐步介绍我使用 Greg Kamradt 在其 GitHub
Retrieval-Augmented Correction of Named Entity Speech Recognition Errors
近年来，端到端自动语音识别 (ASR) 系统已证明其具有出色的准确性和性能，但这些系统对于训练数据中不经常出现的实体名称仍然具有显着的错误率。随着端到端 ASR 系统的兴起，大型语言模型 (LLM) 已被证明是各种自然语言处理 (NLP) 任务的多功能工具。在具有相关知识数据库的 NLP 任务中，检索增强生成 (RAG) 与 LLM 一起使用时取得了令人印象深刻的结果。在这项工作中，我们提出……
Benchmarking Hallucination Detection Methods in RAG
评估增强 LLM 生成响应可靠性的方法。未经检查的幻觉仍然是当今检索增强生成应用中的一个大问题。本研究评估了 4 个公共 RAG 数据集中流行的幻觉检测器。使用 AUROC 和精确度/召回率，我们报告了 G-eval、Ragas 和可信语言模型等方法自动标记不正确的 LLM 响应的能力。使用各种幻觉检测方法识别 RAG 系统中的 LLM 错误。我目前在 Cleanlab 担任机器学习工程师，我为本文讨论的可信语言模型的开发做出了贡献。我很高兴介绍这种方法并在以下基准测试中与其他方法一起对其进行评估。问题：RAG 系统中的幻觉和错误众所周知，当被问到训练数据中没有很好支持的问题时，大型语言模型
How to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databases
作者提供的图片关于实现检索增强生成 (RAG)、语义搜索和推荐的分步教程本教程的随附代码在此处。我的上一篇博客文章是关于如何在企业级一起实现知识图谱 (KG) 和大型语言模型 (LLM)。在那篇文章中，我介绍了 KG 和 LLM 目前交互的两种方式：LLM 作为构建 KG 的工具；以及 KG 作为 LLM 或 GenAI 应用程序的输入。下图显示了集成的两个方面以及人们将它们一起使用的不同方式。作者提供的图片在这篇文章中，我将重点介绍 KG 和 LLM 一起使用的一种流行方式：使用知识图谱的 RAG，有时称为 Graph RAG、GraphRAG、GRAG 或 Semantic RAG。检索增
在本文中，我们将探讨如何使用新的 EMR Serverless 集成、Spark 的分布式处理以及由 LangChain 编排框架提供支持的 Amazon OpenSearch Service 向量数据库构建可扩展且高效的检索增强生成 (RAG) 系统。此解决方案使您能够处理大量文本数据，生成相关嵌入，并将它们存储在强大的向量数据库中，以实现无缝检索和生成。
Supercharge your LLM via Retrieval Augmented Fine-tuning
了解检索增强微调 (RAFT)，这是一种将检索增强生成 (RAG) 的优势与微调功能相结合的方法。
Improving RAG Answer Quality Through Complex Reasoning
展示使用 DSPy 和 Indexify 构建多跳检索系统的过程TLDR；在本文中，我们将探索多跳检索以及如何利用它来构建需要复杂推理的 RAG 系统我们将通过使用 Indexify、OpenAI 和 DSPy 在医疗保健领域构建问答聊天机器人来了解该技术。多跳思路链 RAG 如何有效回答复杂问题。简介检索增强生成 (RAG) 系统已成为构建 LLM 驱动应用程序的强大方法。RAG 系统的运行方式是首先使用检索模型从外部知识源检索信息，然后使用此信息提示 LLM 生成响应。但是，基本 RAG 系统（也称为朴素 RAG）在处理需要对多条信息进行推理的复杂查询时可能会面临挑战。这就是多跳检索发挥作
Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows Part 1
2M Token Context Windows 世界中的高级检索技术，第 1 部分探索 RAG 技术以提高检索准确性 Google DeepMind 启动的可视化 AI 项目。来自 Unsplash 图像。首先，我们还关心 RAG（检索增强生成）吗？Gemini Pro 可以处理惊人的 2M 令牌上下文，而 GPT-3.5 发布时我们惊讶的只有 15k。这是否意味着我们不再关心检索或 RAG 系统？基于 Needle-in-a-Haystack 基准测试，答案是，虽然需求正在减少，尤其是对于 Gemini 模型，但高级检索技术仍可显着提高大多数 LLM 的性能。基准测试结果表明，长上下文模型
VerifAI Project: Open Source Biomedical Question Answering with Verified Answers
基于 Qdrant 和 OpenSearch 索引构建 LLM（Mistral 7B）生物医学问答系统的经验，并采用幻觉检测方法去年 9 月（2023 年），在获得 Horizon Europe 的 NGI Search 资助计划的资助后，我们着手开发 VerifAI 项目。该项目的想法是创建一个基于经过审查的文档（因此我们使用了一个名为 PubMed 的生物医学期刊出版物库）的生物医学领域生成搜索引擎，并使用一个额外的模型来验证生成的答案，通过比较引用的文章和生成的声明。在生物医学等领域，以及一般科学领域，人们对幻觉的容忍度很低。虽然有些项目和产品（例如 Elicit 或 Perplex
Scale Up Your RAG: A Rust-Powered Indexing Pipeline with LanceDB and Candle
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近，检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中，可以使
