在 9 月份完成了 2.6 亿美元的 E 轮融资后,主打企业内部 AI 搜索的 Glean 估值达到 46 亿美元。
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受到 Barnett 等人的论文《设计检索增强生成系统时的七个故障点》的启发,让我们在本文中探讨该论文中提到的七个故障点以及开发 RAG 管道时的另外五个常见痛点。
清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval,通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成(RAG)系统的“精准诊断”。
在本文中,我们想要解决GraphRAG系统中的一些常见误解。我们特别关注理解知识图谱构建技术和我们称之为“RAG-Native Graphs”所带来的细微差别。
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战,也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念,它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天,我们来聊聊另一个难题:如何找到最佳的分块断点。
斯坦福大学奥马尔(Omar)的DSPy研究团队最近更新了他们的项目文档,发了很多不错的案例,以及很多国际知名企业的DSPy用例,这些可能对您的项目有启发。
RAG,AI,模型训练,人工智能
这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon,更新不到两天后已经有6.6KStar,昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下,还挺简单,推荐给大家。
RAG通过纳入外部文档可以辅助LLM进行更复杂的推理,降低问题求解所需的推理深度,但由于文档噪声的存在,其提升效果可能会受限。中国人民大学的研究表明,尽管RAG可以提升LLM的推理能力,但这种提升作用并不是无限的,并且会受到文档中噪声信息的影响。通过DPrompt tuning的方法,可以在一定程度上提升LLM在面对噪声时的性能。
RAGFlow自2024年4月1日正式开源,时至今日,不到7个月时间已经站在了Github 2万星标的台阶之上。