简单高效的大模型检索增强系统LightRAG,香港大学黄超团队最新研究成果。 开源两周时间在GitHub上获得将近5k标星,并登上趋势榜。
简单高效的大模型检索增强系统LightRAG,香港大学黄超团队最新研究成果。 开源两周时间在GitHub上获得将近5k标星,并登上趋势榜。
大语言模型(LLM)正在推动通信行业向智能化转型,在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来,LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战,并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
告别罗曼蒂克
LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率,同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明,LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型,并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优,使其在实际应用中更为有效和经济。
国产首个AI模型登顶Hugging Face月榜冠军!发布短短一年,BGE模型总下载量破数亿,位居国产TOP 1。如今,它在开源社区广受欢迎,被誉为RAG生态中的「瑞士军刀」。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合信息检索与文本生成的技术,旨在提高大型语言模型(LLM)在回答复杂查询时的表现。它通过检索相关的上下文信息来增强生成答案的质量和准确性。解读RAG测评:关键指标与应用分析
在AI技术广泛应用的企业场景中,提高检索准确度和效率已成为关键挑战。特别是面对生成式AI中的“幻觉”问题,企业急需有效解决方案。
曾几何时,LLM还是憨憨的。 脑子里的知识比较混乱,同时上下文窗口长度也有限。 检索增强生成(RAG)的出现在很大程度上提升了模型的性能。
3D生成也能支持检索增强(RAG)了。
近日,在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维,图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上,蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作,并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。