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12 个 RAG 痛点和建议的解决方案-解决检索增强生成的核心挑战

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。

来自主题: AI技术研报
9390 点击    2024-11-10 22:05
RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

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”。

来自主题: AI技术研报
2137 点击    2024-11-08 19:31
5个知识图谱KG和RAG系统的误解 — 构建和使用RAG原生图谱

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。

来自主题: AI资讯
5576 点击    2024-11-06 10:11
一键安装最新生产环境GraphRAG UI,kotaemon日增1.3KStar霸榜Github

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。

来自主题: AI技术研报
3587 点击    2024-10-30 14:50
写在RAGFlow开源2万星标之际

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。

来自主题: AI资讯
9270 点击    2024-10-21 17:52
更快、更强、更经济!港大开源大模型RAG系统LightRAG

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。

来自主题: AI技术研报
5834 点击    2024-10-14 16:48
RAG 高效应用指南 04:语义路由

在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景

来自主题: AI技术研报
6814 点击    2024-08-03 11:05
RAG 高效应用指南 03:Query 理解

在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术(从 RAG 角度) • 各种 query 理解技术的实现(基于 LangChain)

来自主题: AI技术研报
7631 点击    2024-08-03 10:57
RAG 高效应用指南:01

『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨,提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住,提高 RAG 系统性能是一个持续的过程,需要不断地评估、优化和迭代。

来自主题: AI技术研报
9928 点击    2024-08-02 17:11