弗朗西斯

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。

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指南，借助Neo4j实现图的

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

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、内容选择压缩。

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关的结果。

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，提升模型生成准确性和信息丰富度。

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。

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！

简介： 高德打车是高德地图首创的“聚合打车”模式，一键全网叫车，轻松全网比价，让用户打车更快、更省；推出“好的出租”计划，帮助传统巡游出租车数字化升级，帮助出租车司机增加收入。 作者 | 亮言 来源