RAG综述笔记 -- 知识铺
公众号文章目录综述 引入在本文中，我们将深入探讨一系列先进的技术主题，包括自然语言处理、机器学习模型的评估与优化，以及多模态学习的最新进展。这些主题不仅涵盖了理论研究，也包括了实际应用和未来发展趋势的讨论。 一、摘要（Abstract）简要概述了文章的主旨和核心观点，为读者提供了一个……
RAG开山之作：知识密集型NLP任务新解法 -- 知识铺
检索增强生成（RAG）综述 1. 简介检索增强生成（RAG）是一种先进的自然语言处理（NLP）技术，它将预训练语言模型与检索机制相结合，以增强模型对知识的访问和操作能力。 2. 核心概念 预训练语言模型：利用大量文本数据预训练的模型，能够捕捉语言的复杂特征。 检索机制：通过检索与问题相关的信息，……
融合RAG和CoT的高效多步推理任务解决方案 -- 知识铺
引言 在人工智能领域，多步推理任务是解决复杂问题的关键。本文提出了一种创新的解决方案——RAT，它通过融合RAG（Retrieval-Augmented Generation）和CoT（Chain of Thought）两种技术，有效地整合了不同的思维模式，从而显著提升了推理效率和准确性。……
利用RAG提升客户技术支持响应时间 -- 知识铺
利用RAG与知识图谱提升客户技术支持响应时间 发布时间：2024年04月26日 摘要本篇文章探讨了如何通过结合检索增强生成（RAG）和知识图谱（KG）的方法，显著提升客户技术支持的响应时间。通过构建知识图谱保留问题间的内在联系和结构信息，我们的方法在关键检索和文本生成指标上均取得了显……
阿里RAG新框架R4性能超越Self-RAG -- 知识铺
大型语言模型（LLMs）在生成文本时，可能会遇到所谓的“幻觉”问题。这种问题指的是模型生成的信息与现实不符，导致错误信息的产生。尽管通过检索外部数据的方式可以减少这种幻觉，但现有方法往往忽视了检索文档与LLMs之间在细粒度结构语义交互上的重要性，尤其是在处理长文档时，这种交互对提……
RAG 与 LLMs 结合综述 -- 知识铺
检索增强生成技术（RAG）与大型语言模型（LLMs）综述 摘要作为人工智能领域的一项先进技术，检索增强生成（RAG）技术能够提供可靠且最新的外部知识，极大地便利了多种任务的执行。在人工智能生成内容（AIGC）时代，RAG技术通过其强大的检索能力，为现有的生成型AI提供了额外的知识支……
RAG全栈技术最新综述 -- 知识铺
检索增强生成（RAG）概述 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成的自然语言处理技术，旨在通过利用外部知识数据库来增强大型语言模型（LLMs）的能力，从而解决幻觉问题和知识更新的挑战。 组成部分 检索器（Retriever）检索器是RAG系……
RAG与Text2SQL技术在医疗问答领域的应用 -- 知识铺
在现实世界中，电子健康记录（EHR）和索赔数据是医疗信息的宝贵来源，它们记录了患者的健康状况和医疗利用情况。然而，要使用这些数据回答流行病学问题，我们必须面对医学术语的复杂性以及编写复杂SQL查询的需求。为了解决这一挑战，我们提出了一种创新的解决方案，该方案整合了文本到SQL的生……
主动学习在知识挖掘中的应用 -- 知识铺
ActiveRAG: 揭示知识宝库的主动学习框架 摘要 传统的检索增强生成（RAG）模型为大型语言模型（LLMs）处理知识密集型任务提供了新的途径。然而，现有模型在吸收外部知识时过于被动，限制了LLMs的学习和理解能力。本文提出了ActiveRAG框架，它通过主动学习机制，改变了这一局面。ActiveR……
检索增强生成技术综述：自然语言处理的新范式（上） -- 知识铺
检索增强生成(RAG)技术综述：自然语言处理的新范式（上） 引言 大型语言模型(LLMs)的发展与成就 近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。这些模型，如GPT系列、BERT、T5等，凭借其海量的参数和在大规模语料上的预训练，展现出了令人惊叹的语……
