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在数字化时代,人工智能(AI)的每一次技术革新都可能引领行业的变革。CRAG(Chain of Thought Retrieval-Augmented Generation)技术,作为AI领域的新星,以其独特的检索增强型能力,为自然语言处理(NLP)带来了前所未有的深度和精准度。
正确
,错误
和模糊
。分别处理每种类型的信息。然后,根据这些处理过的信息,进行编译和总结。在考试试卷上写下我们的答复。这就是CRAG所做的。正确
**,这意味着检索到的文档包含了查询所需的必要内容,然后使用知识提炼算法重写检索到的文档。错误
**的,这意味着查询和检索到的文档是不相关的。因此,我们不能将文档发送给LLM。在CRAG中,使用网页搜索引擎检索外部知识。模糊
**的情况,这意味着检索到的文档可能接近但不足以提供答案。在这种情况下,需要通过网页搜索获取额外的信息。因此,既使用知识提炼算法也使用搜索引擎。下面我们通过LangGraph来实现CRAG检索增强
有状态的图:主要类型的图。它旨在在通过节点处理数据时管理和更新状态对象。
流程图如下:
! pip install langchain_community tiktoken langchain-openai langchainhub chromadb langchain langgraph tavily-python
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