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Databrick 对 Long Context RAG 的评测
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in RAG整体结果 四项评测集的平均正确率 DocQA 的正确率 HotpotQA 的正确率 评测方案 评测方案中的主要设置 retrieval 阶段…
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大模型超长上下文对 RAG 是降维打击
前言 越来越多的大模型支持了超长的上下文 (context length)，例如 Google gemini 一发布就支持 2M。超长上下文的特性大大方便了文档问答应用的开发。而 RAG 作为文档问答的解决方案，是否会被超长上下文…
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解码RAG：智谱 RAG 技术的探索与实践
产品方案 知识运营层面的产品特性包括：知识类型管理、切片管理、索引管理、数据运营 知识问答过程的产品特性包括：历史消息、输入提示、原文索引、图文混排、原文查看 产品目标用户分类：个人使用、企业对内赋能、企业 toC 提供服务 技术全景图 RAG技术挑战和方案 Embedding 针对前者，我们采用文章结构切片以及…
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爬取 Coze bot store 的使用量数据
对 Coze 上的 bot 的使用量数据有兴趣，想爬取下来分析热门 bot。虽然之前没做过这类爬虫，但好在有 ChatGPT，直接提问，多提几次，就能写出可用的爬虫了 Coze bot store…
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GNN-RAG: 用于 LLM 推理的图神经检索
标题 https://arxiv.org/pdf/2405.20139v1 总结 GNN-RAG 是一种结合了大型语言模型（LLMs）和图神经网络（GNNs）的检索增强生成（RAG）框架，用于知识图谱问答（KGQA）任务，通过GNN在密集的KG子图上进行推理来提取答案候选和推理路径，然后将这些信息转化为文本并输入给LLM进行RAG，以提高复杂问题的答题准确性和效率。 摘要 本网页介绍了一种名为GNN-RAG的知识图谱问答（KGQA）方法，该方法通过结合图神经网络（GNNs）和大型语言模型（LLMs）的优势，提出了一种新的检索增强生成（RAG）框架。GNN-RAG首先利用GNN在密集的KG子图上进行推理，以检索与给定问题相关的答案候选和最短推理路径。然后，将这些路径转化为文本，并与LLM结合使用RAG进行问题答案的生成。该方法在两个广泛使用的KGQA基准数据集（WebQSP和CWQ）上实现了最先进的性能，特别是在多跳和多实体问题上，超越了现有的GPT-4性能，并且使用了一个70亿参数的调优LLM。此外，GNN-RAG通过增强检索（RA）技术进一步提升了KGQA的性能，该技术结合了GNN和LLM的检索方法。实验结果表明，GNN-RAG在不增加额外LLM调用的情况下，提高了KGQA的性能，并且在使用70亿参数的LLM时，与GPT-4的性能相匹敌或超越。 观点 现有方案 实验数据…
