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最优化大模型效果之 RAG(五)使用 Ragas 框架对 RAG 系统进行评估 —— GraphRAG vs RAPTOR
介绍了如果评估 RAG 系统和评估框架 Ragas,并实际上手测试了 GraphRAG 和 RAPTOR RAG 的性能指标。...
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1年前
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微软 GraphRAG :原理、本地部署与数据可视化揭秘——提升问答效率的图谱增强策略
微软推出GraphRAG,革新问答系统能力,通过详尽的三阶段——数据预处理、图构建与社区结构生成,有效提升对复杂信息的整合与理解。本文深入技术细节,提供了本地运行实例的全面...
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1年前
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最优化大模型效果之 RAG(四):生成的优化策略及 RAG Pipeline
本文探讨了如何优化RAG中生成环节的各种优化策略,包括提示词工程和模型微调,具体分析了序贯、条件、分支和循环流程等不同的RAG管道设计以及 Agentic RAG的构建策略...
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最优化大模型效果之 RAG(三):检索的优化策略
优化RAG检索: 检索前:问题重写、子问题生成、Step-Back提示、HyDE。 检索中:元数据过滤、混合检索、Embedding微调、多路召回。 检索后:重排序、去重、...
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1年前
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最优化大模型效果之 RAG(二):索引的优化策略
解析阶段涉及非结构化数据的处理,如图像和视频的转换,而切片则需要找到合适的文档块大小以提高检索效率。最后,通过向量存储和元数据过滤,我们优化了索引结构,以确保生成更准确和相...
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最优化大模型效果之 RAG(一):Naive RAG
文章探讨了RAG(检索增强生成)技术,一种优化大模型效果的方法。Naive RAG作为最简单的RAG系统,通过索引、检索和生成三个步骤,利用文档嵌入和向量数据库,提升模型生...
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1年前
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Web 终极拦截技巧(全是骚操作)
如果系统的控制权、代码完全被掌控,很容易添加中间层;现实情况我们往往无法控制系统的所有细节,所以需要使用一些 “非常规”(拦截) 手段来增加中间层。...
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我们来掘金吧
1年前
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新范式下的低代码方案
ChatGPT的到来将彻底改变开发人员的编码方式,不管你是否相信,它正在慢慢发生,你看,这篇文章是否能让你触动!...
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