Эта статья познакомит вас с RAG и даст вам преимущества.
Эта статья познакомит вас с RAG и даст вам преимущества.
logo
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:

Тип модели

преимущество

недостаток

Генеративные модели (например, GPT)

Может генерировать новый, связный текст

Невозможно точно получить определенные фрагменты знаний

Модель поиска (например, BERT)

Может точно извлечь определенные фрагменты знаний

Невозможно создать новый связный текст

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
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
Demo

сосредоточиться наМедитации о Лао МаПолучите мои последниеиз Обмен знаниями。

boy illustration
Углубленный анализ переполнения памяти CUDA: OutOfMemoryError: CUDA не хватает памяти. Попыталась выделить 3,21 Ги Б (GPU 0; всего 8,00 Ги Б).
boy illustration
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
boy illustration
Прочитайте нейросетевую модель Трансформера в одной статье
boy illustration
.ART Теплые зимние предложения уже открыты
boy illustration
Сравнительная таблица описания кодов ошибок Amap
boy illustration
Уведомление о последних правилах Points Mall в декабре 2022 года.
boy illustration
Даже новички могут быстро приступить к работе с легким сервером приложений.
boy illustration
Взгляд на RSAC 2024|Защита конфиденциальности в эпоху больших моделей
boy illustration
Вы используете ИИ каждый день и до сих пор не знаете, как ИИ дает обратную связь? Одна статья для понимания реализации в коде Python общих функций потерь генеративных моделей + анализ принципов расчета.
boy illustration
Используйте (внутренний) почтовый ящик для образовательных учреждений, чтобы использовать Microsoft Family Bucket (1T дискового пространства на одном диске и версию Office 365 для образовательных учреждений)
boy illustration
Руководство по началу работы с оперативным проектом (7) Практическое сочетание оперативного письма — оперативного письма на основе интеллектуальной системы вопросов и ответов службы поддержки клиентов
boy illustration
[docker] Версия сервера «Чтение 3» — создайте свою собственную программу чтения веб-текста
boy illustration
Обзор Cloud-init и этапы создания в рамках PVE
boy illustration
Корпоративные пользователи используют пакет регистрационных ресурсов для регистрации ICP для веб-сайта и активации оплаты WeChat H5 (с кодом платежного узла версии API V3)
boy illustration
Подробное объяснение таких показателей производительности с высоким уровнем параллелизма, как QPS, TPS, RT и пропускная способность.
boy illustration
Удачи в конкурсе Python Essay Challenge, станьте первым, кто испытает новую функцию сообщества [Запускать блоки кода онлайн] и выиграйте множество изысканных подарков!
boy illustration
[Техническая посадка травы] Кровавая рвота и отделка позволяют вам необычным образом ощипывать гусиные перья! Не распространяйте информацию! ! !
boy illustration
[Официальное ограниченное по времени мероприятие] Сейчас ноябрь, напишите и получите приз
boy illustration
Прочтите это в одной статье: Учебник для няни по созданию сервера Huanshou Parlu на базе CVM-сервера.
boy illustration
Cloud Native | Что такое CRD (настраиваемые определения ресурсов) в K8s?
boy illustration
Как использовать Cloudflare CDN для настройки узла (CF самостоятельно выбирает IP) Гонконг, Китай/Азия узел/сводка и рекомендации внутреннего высокоскоростного IP-сегмента
boy illustration
Дополнительные правила вознаграждения амбассадоров акции в марте 2023 г.
boy illustration
Можно ли открыть частный сервер Phantom Beast Palu одним щелчком мыши? Супер простой урок для начинающих! (Прилагается метод обновления сервера)
boy illustration
[Играйте с Phantom Beast Palu] Обновите игровой сервер Phantom Beast Pallu одним щелчком мыши
boy illustration
Maotouhu делится: последний доступный внутри страны адрес склада исходного образа Docker 2024 года (обновлено 1 декабря)
boy illustration
Кодирование Base64 в MultipartFile
boy illustration
5 точек расширения SpringBoot, супер практично!
boy illustration
Глубокое понимание сопоставления индексов Elasticsearch.
boy illustration
15 рекомендуемых платформ разработки с нулевым кодом корпоративного уровня. Всегда найдется та, которая вам понравится.
boy illustration
Аннотация EasyExcel позволяет экспортировать с сохранением двух десятичных знаков.