微信扫码
与创始人交个朋友
我要投稿
StructRAG 框架概述
选择最佳结构类型至关重要,因为它直接影响后续模块的有效性。为了训练路由器,作者提出了一种基于具有偏好优化 (DPO) 算法的决策转换器的新方法,该方法遵循强化学习原则,不需要额外的奖励模型。router 的训练数据是通过 synthesizing-simulating-judging pipeline 生成的,该管道为各种任务和结构类型创建高质量的 synthetic preference 对。
分散知识结构器:一旦确定了最佳结构类型,分散知识结构器就会发挥作用。该模块负责提取散布在原始文档中的相关信息,并将其重建为所选格式的结构化知识。Structurizer 利用 LLM 强大的理解和生成功能来执行这项复杂的任务。
该利用器采用基于 LLM 的方法来促进问题分解、精确知识提取和最终答案推理。它首先根据结构化知识的整体描述,将原始问题分解为几个更简单的子问题。然后,它从结构化知识中提取每个子问题的精确知识。最后,utilizer 整合所有子问题及其相应的精确知识以生成最终答案。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-01-22
Dify &Coze 知识库分段新功能体验
2025-01-22
一篇大模型GraphRAG最新综述
2025-01-22
阿里通义等提出Chronos:慢思考RAG技术助力新闻时间线总结
2025-01-22
RAG系统里的查询构建技术:解锁高效数据检索的密码
2025-01-21
深度解读:高级 RAG 技术的进阶之路
2025-01-21
基于23ai新特性和开源框架实现GraphRAG
2025-01-21
Claude 3.5 +LlamaIndex+Milvus,六步教你搭建Agentic RAG
2025-01-20
选择合适自己的检索增强生成(RAG)技术:综合指南
2024-07-18
2024-09-04
2024-05-05
2024-06-20
2024-07-09
2024-07-09
2024-05-19
2024-06-13
2024-10-27
2024-07-07