在這個(gè)由智能設(shè)備主導(dǎo)的時(shí)代，維護(hù)工作的重要性愈發(fā)凸顯，幾乎成了生產(chǎn)活動(dòng)的守護(hù)神。想象一下，當(dāng)一臺(tái)精密的機(jī)器在深夜突發(fā)故障，而維護(hù)手冊卻像天書一樣難以理解，這時(shí)，交互式電子技術(shù)手冊（IETMs）就像一束溫暖的燈塔，指引著維護(hù)人員安全渡過難關(guān)。面對(duì)從圖形用戶界面（GUIs）到自然語言用戶界面（LUIs）的轉(zhuǎn)變，以及復(fù)雜邏輯關(guān)系的梳理，傳統(tǒng)的IETMs顯得有些力不從心。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，一個(gè)革命性的方法——LLMR應(yīng)運(yùn)而...

前言在私有領(lǐng)域知識(shí)問答和企業(yè)知識(shí)管理領(lǐng)域，結(jié)合檢索增強(qiáng)型生成模型（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）大模型（LargeLanguageModel,LLM）已成為一種趨勢。然而，在RAG系統(tǒng)的文檔預(yù)處理階段和檢索階段，經(jīng)常碰到三個(gè)主要問題。企業(yè)內(nèi)部常常積累了大量包含PDF格式的文檔，這些文檔的解析精度不足，嚴(yán)重制約了基于專業(yè)知識(shí)的問答系統(tǒng)的性能。因此，提高這些PDF文件的解析質(zhì)量，對(duì)于構(gòu)建高效的RAG系統(tǒng)至關(guān)重要。構(gòu)建起一個(gè)完備...

騰訊最近發(fā)布了一款名為Hunyuan的先進(jìn)Moe（MixtureofExperts）模型，該模型在多個(gè)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，超越了Llama3，成為自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的新領(lǐng)導(dǎo)者。地址如下：github:https:github.comTencentTencentHunyuanLargeblobmainREADMECN.mdhf:https:huggingface.cotencentTencentHunyuanLarge以下是Hunyuan模型的一些關(guān)鍵優(yōu)勢：合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)：HunyuanLarge通過合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到更豐富的表示，處理長上下文輸入...

AutoRetrieval是一種高級(jí)的RAG技術(shù)，它在啟動(dòng)向量數(shù)據(jù)庫檢索之前使用AgentLLM動(dòng)態(tài)推斷元數(shù)據(jù)過濾器參數(shù)和語義查詢，而不是將用戶查詢直接發(fā)送到向量數(shù)據(jù)庫檢索接口（例如密集向量搜索）的樸素RAG。您可以將其視為查詢擴(kuò)展重寫的一種形式，也可以將其視為函數(shù)調(diào)用的一種特定形式；后文我們將給出實(shí)現(xiàn)邏輯和代碼。達(dá)到效果如下：用戶輸入GivemeasummaryoftheSWEbenchpaper推理結(jié)果改寫查詢:summaryoftheSWEbenchpaper過濾參數(shù):{"f...

今天介紹了一種全新的LlamaIndex數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：文檔摘要索引。將描述它如何比傳統(tǒng)語義搜索提供更好的檢索性能，并通過一個(gè)示例進(jìn)行了演示。背景大型語言模型(LLM)的核心用例之一是針對(duì)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行問答。為此，我們將LLM與“檢索”模型配對(duì)，該模型可以對(duì)知識(shí)語料庫執(zhí)行信息檢索，并使用LLM對(duì)檢索到的文本執(zhí)行響應(yīng)合成。這個(gè)整體框架稱為檢索增強(qiáng)生成（RAG）。目前，大多數(shù)構(gòu)建LLM驅(qū)動(dòng)的QA系統(tǒng)的用戶傾向于執(zhí)行以下操作：獲取源文...

通過上文的方法??RAG高級(jí)優(yōu)化：一文看盡query的轉(zhuǎn)換之路??，我們召回了一些相關(guān)片段，本文我們將介紹在將召回片段送入大模型之前的一些優(yōu)化手段，它們能幫助大模型更好的理解上下文知識(shí)，給出最佳的回答：LongtextReorderContextualcompressionRefineEmotionPromptLongtextReorder根據(jù)論文LostintheMiddle:HowLanguageModelsUseLongContexts，的實(shí)驗(yàn)表明，大模型更容易記憶開頭和結(jié)尾的文檔，而對(duì)中間部分的文檔記憶能力不...

傳統(tǒng)的檢索方法通常依賴于對(duì)query進(jìn)行語義理解(基于向量)或關(guān)鍵字匹配(BM25)，這兩種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。融合檢索、HyDE和RAGFusion可以創(chuàng)建一個(gè)更健壯和準(zhǔn)確的檢索系統(tǒng)。本文將介紹三種優(yōu)化方法：Fusionretrieval：基于向量和基于bm25的檢索HyDE(假設(shè)文檔嵌入)：通過根據(jù)查詢生成和嵌入假設(shè)文檔來增強(qiáng)檢索。RAGFusion：通過結(jié)合多次搜索迭代的結(jié)果來提高檢索質(zhì)量。高級(jí)RAG技術(shù)介紹FusionRetrieval融合檢索是一種強(qiáng)大的文檔...

上篇文章我們介紹了借助LLM和OCR將文檔轉(zhuǎn)換成markdown的方法：??顛覆傳統(tǒng)OCR輕松搞定復(fù)雜PDF的工具??。本篇文章將介紹如何對(duì)markdown進(jìn)行有效切分。之前介紹了文本切分五個(gè)層級(jí)，本文方法是第三個(gè)層次：Level1:CharacterSplitting簡單的字符長度切分Level2:RecursiveCharacterTextSplitting通過分隔符切分，然后遞歸合并Level3:DocumentSpecificSplitting針對(duì)不同文檔格式切分(PDF,Python,Markdown)Level4:SemanticSplittin...

LLM輔助OCR項(xiàng)目是一個(gè)先進(jìn)的系統(tǒng)，旨在顯著提高光學(xué)字符識(shí)別(OCR)輸出的質(zhì)量。通過利用尖端的自然語言處理技術(shù)和大型語言模型(LLM)，將原始OCR文本轉(zhuǎn)換為高度準(zhǔn)確、格式良好且可讀的文檔成為可能。本篇文章將介紹一款在github上擁有1.7kstar的開源實(shí)現(xiàn)工具LLMAidedOCR。特征本項(xiàng)目支持以下功能：PDF到圖像轉(zhuǎn)換使用Tesseract進(jìn)行OCR使用LLM（本地或基于API）進(jìn)行高級(jí)錯(cuò)誤更正智能文本分塊，高效處理Markdown格式選項(xiàng)抑制頁眉和頁...

?準(zhǔn)確地找到與用戶查詢最相關(guān)的信息是RAG系統(tǒng)成功的關(guān)鍵，如何幫助檢索系統(tǒng)提升召回的效果是RAG系統(tǒng)研究的熱門方向，之前的文章介紹了在分塊階段的優(yōu)化方法：RAG高級(jí)優(yōu)化：基于問題生成的文檔檢索增強(qiáng)。本文將介紹三種query理解的方法，以增強(qiáng)檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)中的檢索過程：查詢重寫：重新定義查詢，使其更加具體和詳細(xì)。Stepback提示：生成更廣泛的查詢，以獲得更好的上下文檢索。子查詢分解：將復(fù)雜查詢分解為更簡單的...

Reranker是任何檢索架構(gòu)(RAG、Agent等)的重要組成部分，但它們通常也比PipeLine中其他部分更模糊。有時(shí)，甚至很難知道該使用哪一個(gè)。每個(gè)問題都是不同的，使用X的最佳模型不一定與使用Y的模型相同；新的重新排名方法不斷涌現(xiàn)，該如何兼容他們呢？今天介紹一款高效擴(kuò)展工具rerankers：設(shè)計(jì)目標(biāo)新的重新排名方法不斷涌現(xiàn)：例如，RankGPT使用LLM對(duì)文檔進(jìn)行重新排序，就在去年出現(xiàn)，取得了非常有希望的零樣本基準(zhǔn)測試結(jié)果。所有不同...

在我們?nèi)粘Ｌ幚泶竽Ｐ偷妮敵鰰r(shí)，經(jīng)常希望輸出的結(jié)果為結(jié)構(gòu)化的(例如輸出json格式)，這樣有助于我們進(jìn)行結(jié)果的后處理。但是在模型輸出超過限制和流式輸出時(shí)就會(huì)遇到問題了，由于答案沒完全輸出，轉(zhuǎn)json就存在問題。大型語言模型（LLMs）產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化輸出的原因包括：提高可讀性：結(jié)構(gòu)化輸出使得信息以一種邏輯清晰、易于理解的方式呈現(xiàn)，提高了信息的可讀性和用戶體驗(yàn)。便于處理：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以更容易地被機(jī)器讀取和處理，有助于...

我們將在本文中介紹一種文本增強(qiáng)技術(shù)，該技術(shù)利用額外的問題生成來改進(jìn)矢量數(shù)據(jù)庫中的文檔檢索。通過生成和合并與每個(gè)文本片段相關(guān)的問題，增強(qiáng)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)檢索過程，從而增加了找到相關(guān)文檔的可能性，這些文檔可以用作生成式問答的上下文。實(shí)現(xiàn)步驟通過用相關(guān)問題豐富文本片段，我們的目標(biāo)是顯著提高識(shí)別文檔中包含用戶查詢答案的最相關(guān)部分的準(zhǔn)確性。具體的方案實(shí)現(xiàn)一般包含以下步驟：文檔解析和文本分塊:處理PDF文檔并將其劃分...