2024年7月11日 · Our approach rigorously examined and tested the capabilities of both non-RAG (Gemini 1.5 Pro) and RAG processes (Claude 2, Claude 3, Claude 3.5, GPT4-Turbo, GPT4-o) on a range of documents...

2024年9月23日 · RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。 该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。 RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。 一、检索增强生成（RAG） 什么是RAG？ …

2025年2月20日 · We address this unintended deterioration and propose HippoRAG 2, a framework that outperforms standard RAG comprehensively on factual, sense-making, and associative memory tasks. HippoRAG 2 builds upon the Personalized PageRank algorithm used in HippoRAG and enhances it with deeper passage integration and more effective online use of …

5 天之前 · A total of 3682 components were evaluated (448 human-generated and 3234 LLM-generated). The LLM-RAG models took on average 1 s for retrieval and 15–20 s for results generation, while the human ...

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12月18日 · In a non-RAG pattern, queries make a round trip from a search client. The query is submitted, it executes on a search engine, and the response returned to the client application. The response, or search results, consist exclusively of …

2025年3月8日 · GraphRAG 是一种利用知识图谱增强检索增强生成（RAG）的方法，旨在通过结构化数据提升大模型的全局理解和推理能力。 该方法通过大模型从源文档中提取实体、关系和声明，构建一个实体知识图谱。 这种图结构不仅捕捉了实体间的直接关系，还通过社区检测技术识别出实体群组，生成社区摘要以提供高层次的语义信息。 在检索阶段，GraphRAG利用图的结构信息进行上下文感知的检索，能够处理需要跨整个数据集进行信息汇总的复杂查询。 相较于传统 …

2024年9月26日 · We demonstrate that Embodied-RAG effectively bridges RAG to the robotics domain, successfully handling over 250 explanation and navigation queries across kilometer-level environments, highlighting its promise as a general-purpose …

2024年10月25日 · Retrieval-augmented generation (RAG Architecture) enhances response generation of a Large Language Model (LLM) by incorporating external information retrieval. It searches a database for information beyond the model’s pre-trained knowledge base, significantly improving the accuracy and relevance of the generated responses.

2024年11月28日 · 最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具是一种结合了检索增强生成（RAG）技术和知识图谱的先进框架。 它旨在通过利用外部结构化知识图谱来增强大型语言模型（LLMs）的性能，有效解决模型可能出现的 “幻觉” 问题、领域知识缺失以及信息过时等问题。 GraphRAG 的核心目的在于从数据库中检索最相关的知识，以增强下游任务的答案质量，提供更准确和丰富的生成结果。 索引建立阶段：在 GraphRAG 的索引建立阶段，主要目标是从提供的 …