logo

Во-первых, давайте посмотрим на RAG, что означает «генерация с расширенным поиском». На китайском языке это можно перевести как «генерация с расширенным поиском». . Это новая структура, которая сочетает в себе два метода машинного обучения: поиск и генерацию и в основном используется для задач обработки естественного языка (НЛП), таких как системы вопросов и ответов, диалоговые системы и т. д.

Зачем вам РАГ?

В двух словах：Главным преимуществом RAG является,Его можно использовать при обработке больших объемов текстовых данных.,Дайте более точные и последовательные ответы. Это верно для многих задач НЛП.,Они все очень важны。Пожалуйста, смотрите подробности нижеизобъяснять：

Традиционные генеративные модели, такие как GPT, генерируют ответы, связанные с вводом, изучая большие объемы текстовых данных, но они не имеют четкой функции «памяти» и не могут точно извлечь определенные фрагменты знаний для ответа на конкретные вопросы. Традиционные модели поиска, такие как BERT, могут извлекать соответствующие фрагменты текста из больших объемов текстовых данных, но они не способны генерировать новый связный текст.

Итак, я привожу вам таблицу для сравнения преимуществ и недостатков традиционных моделей генерации и моделей поиска:

Появляется структура RAG,заключается в объединении этих двух моделей,Дайте более точные и последовательные ответы. Принцип работы структуры RAG таков:,Во-первых, используйте модель поиска для извлечения соответствующих фрагментов текста из большого объема текстовых данных.,а затем использовать эти фрагменты текста в качестве контекста,вход в генеративную модель,Сгенерируйте ответ. так,Генерируйте ответы, которые могут содержать конкретные фрагменты знаний.,Он также может иметь связную структуру предложений.

Например, в системе ответов на вопросы пользователи могут задавать вопросы, для ответа на которые требуются определенные знания. В настоящее время, если используется только генеративная модель или модель поиска, точные ответы могут быть не даны. Однако если вы используете структуру RAG, вы можете объединить возможности точного поиска модели поиска с возможностями последовательной генерации модели генерации, чтобы дать более точные и удовлетворительные ответы.

Используйте RAGFlow для простой реализации RAG

RAGFlow Это открытый исходный код, основанный на глубоком понимании документов. Движок RAG (Retrival Enhanced Generation) был открыт с открытым исходным кодом всего несколько дней и в настоящее время имеет разрешение 6K. из star Понятно,Опишите его в одном предложениииз ХарактеристикаКачество на входе, качество на выходе。это работает для любого размераиз企业提供Понятно简化из RAG рабочий процесс, объединение LLM (крупномасштабная языковая модель) для обеспечения реалистичных возможностей ответа на вопросы, основанных на фактических данных из различных сложных форматов. Докер развертывать,Удобно и быстро,Глупая операция,Сделайте обработку данных более интеллектуальной и объяснимой. Ниже приведена его архитектурная схема:

Архитектура

• Основные особенности проекта：
  • Извлечение знаний на основе глубокого понимания документов,Может найти ключевую информацию в среде с огромными объемами данных.
  • Предоставляет технологию шаблонного разделения данных, которая делает обработку данных более интеллектуальной и интерпретируемой.
  • Обеспечивает справочную визуализацию, снижает вероятность неправильного прочтения и облегчает ручное вмешательство в процесс извлечения и генерации данных.
  • Полная совместимость с различными источниками данных и поддержками. Word、слайд-шоу、excel、txt、картина、Сканировать документы、структурированные данные、Веб-страница и другие форматы данных.
  • 提供Понятно流程自动化和方便из RAG Рабочий процесс прост в настройке и настройке, поддерживает несколько моделей секвенирования и API Дизайн интуитивно понятен и легко интегрируется в бизнес-среду.

Если вы хотите автоматически извлекать знания из документов в вашем бизнесе,Затем ответьте на вопросы, основанные на этих знаниях из сценариев использования.,Этот инструмент стоит попробовать.

адрес：https://github.com/infiniflow/ragflow,Боюсь неприятностей？Хотите испытать это первым？Доступен напрямую> https://demo.ragflow.io/knowledge。Ниже приводится мой опытиз demo,Операция очень проста,Встроены некоторые бесплатные модели встраивания и модели диалога.

Demo

сосредоточиться наМедитации о Лао МаПолучите мои последниеиз Обмен знаниями。