登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
暂无图片
LlamaIndex是一个基于大型语言模型（LLM）的应用程序数据框架，旨在连接LLM与外部数据，特别是私有或特定领域的数据，以实现更准确的文本生成和知识增强。
这篇全面的综述论文详细研究了 RAG 范式的发展，包括 Naive RAG、Advanced RAG 和 Modular RAG。介绍了 RAG 框架的三个基础技术，包括检索、生成和增强技术。本文重点介绍了这些关键组件中嵌入的最先进的技术，从而深入了解 RAG 系统的进步。此外，本文还介绍了最新的评估框架和基准。大语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，但是在特定领域或知识密集型任务中，特别是在处
该论文提出了一个新的多跳查询数据集MultiHop-RAG，用于基于检索的语言生成任务(Retrieval-augmented Generation, RAG)的评估。论文实验旨在展示MultiHop-RAG数据集在评估RAG系统的检索和生成能力方面的benchmarking作用。本论文针对现有Retrieval-Augmented Generation (RAG)系统在回答多跳查询(Multi-
阿里RAG新框架R4：增强检索器-重排序-响应器，5个知识密集任务上都超过Self-RAG。
递归摘要作为上下文摘要技术：递归摘要提供了文档的简明视图，使人们能够更专注地参与内容。尽管递归摘要模型对于捕捉更广泛的主题很有效，但可能会忽略细节。LlamaIndex通过类似的方式摘要相邻的文本块，但也保留了中间节点，因此保留了不同级别的细节，保持了细粒度的细节。然而，这两种方法由于依赖邻接来对节点进行分组或摘要，可能仍然会忽略文本内的远程依赖关系，而RAPTOR可以找到并组织这些依赖关系。
RAG技术将这两种记忆类型进行了整合，最终，在知识密集型的NLP任务上，比如QA，比单独使用上述两种类型的记忆获得了更好的效果。
其基本思想是利用信息检索的技术，从大规模语料库(存储在向量数据库)中检索出与当前任务相关的文本片段，并将这些文本片段作为输入提供给生成模型，以引导生成模型产生更准确、更相关的文本输出。通过预训练的方式，GPT模型能够学习得到通用的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、文本分类、问答等。简单地说，嵌入(Embedding)思想可以视为一种尝试通过用向量来表示所有东西的“本质”
快乐的时间总是短暂的，Claude 3 在亚马逊云科技上限时体验仅剩4小时，上次分享了入门级操作教程，本期给大家带来AWS Lambda + Amazon Bedrock一起构建可以便捷使用的Claude 3接口。
在结构上，它更加自由和灵活，引入了更具体的功能模块，如查询搜索引擎和多个答案的融合。随着研究人员对大型语言模型 （LLM） 功能的深入研究，重点转向增强其可控性和推理能力，以跟上不断增长的需求。GPT-4 的出现标志着一个重要的里程碑，它以一种新颖的方法彻底改变了 RAG，该方法将其与。在评估框架方面，有RGB、RECALL等基准测试，也有RAGAS、ARES、TruLens等自动化评估工具，有助
不管百度公司如何，就AI大模型来说，文心一言和其他国内产品相比，还是具有相当大的优势的，可以说是在个人的使用方面，我认为是最顶级的。在线免费体验
