在眾多RAG方法中，NodeRAG以其獨(dú)特的圖結(jié)構(gòu)框架脫穎而出。NodeRAG通過(guò)異構(gòu)圖結(jié)構(gòu)和先進(jìn)的檢索機(jī)制，為L(zhǎng)LM提供更精準(zhǔn)、更高效的外部知識(shí)支持。本文將深入介紹NodeRAG的核心特性、優(yōu)勢(shì)及其在多個(gè)領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)。什么是NodeRAG？NodeRAG是一種以圖為中心的RAG框架，旨在通過(guò)異構(gòu)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)化基于圖的檢索增強(qiáng)生成。它將文檔和LLM提取的信息分解為多種類型的節(jié)點(diǎn)（如實(shí)體、關(guān)系、語(yǔ)義單元、屬性、高層次元素、概覽和文本），并利用圖...

當(dāng)前，我們正處在Agent開(kāi)發(fā)的‘工程化轉(zhuǎn)折點(diǎn)’。打造一個(gè)真正“可上線”的Agent系統(tǒng)，不再只是拼接組件，而是圍繞四個(gè)核心模塊進(jìn)行有機(jī)組合。在大模型持續(xù)進(jìn)化的今天，Agent成為很多人眼中的“超級(jí)助手”，從代碼編寫到數(shù)據(jù)分析、從網(wǎng)頁(yè)問(wèn)答到知識(shí)檢索，它無(wú)所不能。但如果你嘗試親自“造一個(gè)Agent”，很快會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：框架太多，套路太雜，效果卻難以復(fù)用上線。這是因?yàn)?，大多?shù)教程和開(kāi)源項(xiàng)目，講的是功能拼接，但真...

在這篇文章中，我將介紹如何使用LangGraph、AgenticRAR、NanoGraphRAG以及Claude3.7Sonnet來(lái)創(chuàng)建一個(gè)基于智能推理（AgenticRAR）的聊天機(jī)器人，看完這篇文章之后你就學(xué)會(huì)了如何為你的業(yè)務(wù)打造一個(gè)強(qiáng)大的智能推理聊天機(jī)器人。我首先向你展示一下聊天機(jī)器人的效果：“生成代碼，檢查以下數(shù)字是否為回文數(shù)：123、121、12321、12345、123454321。”當(dāng)用戶提出問(wèn)題時(shí)，初始推理Agent會(huì)對(duì)其進(jìn)行分析，識(shí)別需要哪些專業(yè)Agent，并檢測(cè)特...

在當(dāng)前生成式模型與信息檢索技術(shù)快速發(fā)展的背景下，如何有效結(jié)合二者，提升問(wèn)答系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與實(shí)用性成為技術(shù)探索的焦點(diǎn)。為了尋找最佳解決方案，我嘗試了18種不同的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）技術(shù)，從最基礎(chǔ)的方法到復(fù)雜的多模型融合。經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)表明AdaptiveRAG憑借動(dòng)態(tài)調(diào)整策略和出色的檢索效果，以最高得分0.86成為本次實(shí)驗(yàn)中的大贏家。接下來(lái)，我將詳細(xì)介紹每種RAG技術(shù)的核心思想、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)以及優(yōu)缺點(diǎn)，...

AI系統(tǒng)正逐步獲得在現(xiàn)實(shí)世界中獨(dú)立行動(dòng)的能力。過(guò)去一年，我們?cè)谕评?、?jì)算機(jī)控制和記憶系統(tǒng)方面取得了重大進(jìn)展，這些技術(shù)推動(dòng)了這一轉(zhuǎn)變。本文分析了這些發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)、不同領(lǐng)域中AIAgent的現(xiàn)狀，以及確保其可靠性所需的基礎(chǔ)設(shè)施。我們將探討推動(dòng)這一變革的技術(shù)進(jìn)步，以及尚待解決的挑戰(zhàn)。第一部分：巨大的轉(zhuǎn)變——從模型到Agent2024年，我們見(jiàn)證了AIAgent關(guān)鍵能力的崛起。OpenAI的o1和o3模型表明，機(jī)器可以分解復(fù)雜任務(wù)。Cl...

LLMReasoner是一個(gè)庫(kù)，它讓任何LLM（大模型）都能像OpenAIo1和DeepSeekR1一樣深入思考。?主要特點(diǎn)??循序漸進(jìn)的推理：不再有黑箱答案！準(zhǔn)確了解LLM是如何思考的，類似于O1的系統(tǒng)方法??實(shí)時(shí)進(jìn)度：通過(guò)流暢的動(dòng)畫觀看推理的展開(kāi)??多提供商支持：與LiteLLM支持的所有提供商兼容??精美的UI：一個(gè)漂亮的Streamlit界面可供使用???高級(jí)用戶CLI：無(wú)縫嵌入你的代碼??信心跟蹤：了解LLM對(duì)每個(gè)步驟的確定程度??快速開(kāi)始首先安裝：pipinsta...

隨著LLM應(yīng)用的廣泛普及，如何提高模型的推理效率并降低資源消耗成為了技術(shù)發(fā)展中的一大挑戰(zhàn)。Unsloth通過(guò)引入多個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）算法和最新的量化技術(shù)，顯著提高了LLM在推理和微調(diào)過(guò)程中的性能，并大幅降低了顯存消耗。DeepSeek的研究人員在用純強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練R1Zero時(shí)觀察到了一個(gè)“靈光一現(xiàn)”的時(shí)刻。模型學(xué)會(huì)了通過(guò)重新評(píng)估最初的思路來(lái)延長(zhǎng)思考時(shí)間，而無(wú)需任何人工指導(dǎo)或預(yù)定義指令。Unsloth對(duì)整個(gè)GRPO過(guò)程進(jìn)行了增強(qiáng)...

整個(gè)過(guò)年期間，AI圈的頭條都被被DeepSeek霸占了。2月1日，OpenAI終于按捺不住，推出了全新的推理模型系列o3mini。這個(gè)系列不僅首次對(duì)免費(fèi)用戶開(kāi)放了推理模型，還將成本降低了多達(dá)15倍（相比之前的o1系列）。OpenAI還表示，這是其推理模型系列中最新且最具成本效益的模型：最近，AI社區(qū)非常熱衷于將DeepSeekR1與其他推理模型進(jìn)行對(duì)比。尤其是經(jīng)典的編程挑戰(zhàn)——模擬彈跳球：“WriteaPythonscriptthatmakesaballbouncewithinacert...

LLM（LargeLanguageModel，大型語(yǔ)言模型）是一個(gè)功能強(qiáng)大的新平臺(tái)，但它們并不總是使用與我們的任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)或者是最新的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強(qiáng)生成）是一種將LLM與外部數(shù)據(jù)源（例如私有數(shù)據(jù)或最新數(shù)據(jù)）連接的通用方法。它允許LLM使用外部數(shù)據(jù)來(lái)生成其輸出。要想真正掌握RAG，我們需要學(xué)習(xí)下圖所示的技術(shù)（技巧）：圖片這個(gè)圖看起來(lái)很讓人頭大，但是不用擔(dān)心，你來(lái)對(duì)地方了。本系列教程...

隨著AI，尤其是LLM的迅猛發(fā)展，AIAgent正成為變革性工具，重新定義SaaS（SoftwareasaService，軟件即服務(wù)）平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式、價(jià)值交付以及用戶交互方式。到2025年，AIAgent不僅會(huì)增強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)，還將推動(dòng)全新商業(yè)模式的誕生。垂直AIAgent：超越傳統(tǒng)SaaS的新范式近年來(lái)，垂直AIAgent（VerticalAIAgents）的概念備受關(guān)注。這些專為特定行業(yè)和場(chǎng)景設(shè)計(jì)的Agent，可能引發(fā)比傳統(tǒng)SaaS更深遠(yuǎn)的轉(zhuǎn)變。據(jù)YC的Lightcone播客指出，這一領(lǐng)域?qū)?..

AI正以前所未有的速度進(jìn)化，OpenAI的o3模型短短兩個(gè)月內(nèi)便從本科生水平躍升至博士級(jí)別，這一突飛猛進(jìn)的進(jìn)展讓人震驚，但這一趨勢(shì)已不可逆轉(zhuǎn)。AI搜索公司Exa的CEOWillBryk在X上發(fā)表了一篇探討AI的迅猛發(fā)展及其對(duì)未來(lái)社會(huì)、工作領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響的長(zhǎng)文：《ThoughtsontheeveofAGI》（AGI前夜的思考）。1.AI發(fā)展迅速：從本科生到博士級(jí)別的進(jìn)化?AI從本科水平到博士水平的快速躍升，進(jìn)展速度令人震驚。OpenAI的o3模型展示了AI的巨大潛...

LazyGraphRAG是微軟最新推出的一種與GraphRAG截然不同的方法，該方法不需要事先匯總源數(shù)據(jù)，從而避免了前期索引成本，而前期索引成本對(duì)于某些用戶和用例來(lái)說(shuō)可能是難以承受的。LazyGraphRAG的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是其在成本和質(zhì)量方面的固有可擴(kuò)展性。與標(biāo)準(zhǔn)向量RAG、RAPTOR、GraphRAG和DRIFT相比，LazyGraphRAG在成本質(zhì)量范圍內(nèi)表現(xiàn)出色，如下所示：LazyGraphRAG數(shù)據(jù)索引成本與向量RAG相同，僅為完整GraphRAG成本的0.1%。對(duì)于與向量RA...