检索增强生成 （RAG）是一种人工智能框架，它通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。 RAG 的工作原理是从知识库中检索相关信息，并将其用于增强 LLM 的输入，从而使模型能够生成更准确、最新且与上下文相关的响应。 这种方法有助于克服知识截止日期等限制，并降低 LLM 输出中出现幻觉的风险。 为什么不能直接使用 LangChain？ 虽然 LangChain 是构建 LLM 应用程序的强大工具，但它并不能直接替代 RAG。 相反，LangChain 可以用来实现 …

2024年10月16日 · graphrag 是一种将知识图谱与 rag 相结合的技术。它利用知识图谱中的实体和关系来增强检索过程，并为 llm 提供更丰富的上下文信息，从而提高生成答案的质量。与传统 rag 的对比：传统 rag知识库：扁平的文档集合（例如文本文件、网页）。检索：基于关键词或 ...

2025年1月2日 · RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源的检索相结合，以改进问答能力的工程框架。 它使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成，从而弥补LLM的局限性，特别是在解决幻觉问题和提升时效性方面。 原始 RAG 的流程包括 索引、检索和生成 三个步骤，既把问答内容输入到数据库中，给定query，可以直接去数据库中搜索，搜索完成后把查询结果和query拼接起来送给模型去生成内容。 实际 …

2025年2月27日 · Ready to move beyond the AI basics? Join us for an intensive, hands-on workshop where you’ll build a Retrieval Augmented Generation (RAG) system from scratch. This is not a tech talk - you’ll walk away with a working implementation on your laptop and the knowledge to customize it for your own projects. Event Details: Date: 27th February 2025

2024年10月5日 · KG-RAG 表示基于 知识图谱 的RAG (Retrieval Augmented Generation)检索增强. 这是一个与任务无关的框架，它将知识图谱（KG）的显性知识与大型 语言模型 （LLM）的隐含知识结合起来。 这是该工作的 arXiv 预印本 https://arxiv.org/abs/2311.17330 。 我们在这里利用一个名为SPOKE (https://spoke.ucsf.edu/)的大规模生物医学知识图谱作为生物医学背景的提供者。 SPOKE已经整合了来自不同领域的40多个生物医学知识库，每个知识库都专注于生物医学概 …

With PIKE-RAG, we can improve the accuracy of knowledge extraction and retrieval by using context-aware segmentation techniques, automatic term label alignment techniques, and multi-granularity knowledge extraction methods during the knowledge extraction process, thereby enhancing factual information retrieval capability, as shown in the ...

2024年4月11日 · KG-RAG框架通过结合生物医学知识图谱和LLM，为生物医学领域的问题提供了通用的解决方案。 不仅提高了模型的性能，而且简化了流程，使其更具成本效益和时间效率。 昨天我们聊到KG在RAG中如何发挥作用，今天我们来看一个具体的例子。 我们找到一篇论文： https://arxiv.org/abs/2311.17330 ，论文的研究人员开发了一种名为知识图谱增强的提示生成（KG-RAG）框架（https://github.com/BaranziniLab/KG_RAG），该框架利用生物医学知识图 …

在本文中，我们将分析 查询转换，以及如何使用路由器根据输入提示选择适当的转换。 查询转换背后的想法是，检索器有可能从数据库中检索到与用户初始提示不相关的块。 在这些情况下，我们可以在检索并将其提供给语言模型之前，修改查询以增加其与源的相关性。 我们将从一个简单的RAG应用程序开始，首先加载关于尼古拉斯·凯奇、《最好的时代》（尼古拉斯·凯吉首次登台表演的电视试播）和莱昂纳多·迪卡普里奥的三个维基百科页面数据。 然后，我们将把文档分割 …

2 天之前 · AI orchestration framework to build customizable, production-ready LLM applications. Connect components (models, vector DBs, file converters) to pipelines or agents that can interact with your data. With advanced retrieval methods, it's best suited for building RAG, question answering, semantic search or conversational agent chatbots.

越狱只是想用一下KOREAD，但是我有一个KPW4和一个kindle Scribe,好像也不需要PDF重排，Scribe阅读PDF足够了。