在本文中，我们将介绍一种提高RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型检索效果的高阶技巧，即窗口上下文检索。我们将首先回顾一下基础RAG的检索流程和存在的问题，然后介绍窗口上下文检索的原理和实现方法，最后通过一个实例展示其效果。图片基础RAG存在的问题及解决方案基础RAG检索流程RAG是一种结合了检索和生成的AI应用落地的方案，它可以根据给定的问题生成回答，同时利用外部知识库（例如维基百科）来增强生成的质量和多样性。RAG的核心思想是将问题和知识库中的文档进行匹配，然后将匹配到的文档作为生成模型的输入，从而生成更加相关和丰富的回答。图片RAG的检索流程可以分为以下

在之前的文章中，我们已经介绍了如何用Milvus向量数据库以及LlamaIndex搭建基础的聊天机器人《ChatTowardsDataScience｜如何用个人数据知识库构建RAG聊天机器人？》《书接上回，如何用LlamaIndex搭建聊天机器人？》。本文将继续使用LlamaIndex，并在前两篇文章的基础上，修改代码来为我们的结果添加引用。TruEra在他们的一篇 RAG评估博客介绍了结果依据（Groundness），有兴趣的朋友可以点击链接查看。 准备步骤首先，安装 llama-index、python-dotenv、pymilvus 和 openai 。!pipinstallllama-

英文原文地址：AdvancedRAGTechniques:anIllustratedOverview高级RAG技术：图解概述2023年12月17日对高级检索增强生成技术和算法的全面研究，将各种方法系统化。本文在我的知识库中提供了一系列链接，引用了提到的各种实现和研究。由于本文的目标是对可用的RAG算法和技术进行概述和解释，因此我不会深入研究代码中的实现细节，只是引用它们并将其留给可用的大量文档和教程。介绍如果您熟悉RAG概念，请跳至高级RAG部分。检索增强生成（又名RAG）为LLMs提供从某些数据源检索到的信息，作为其生成答案的基础。基本上，RAG是搜索+LLM提示，您要求模型回答查询，并提供

检索增强生成(RAG)定义检索增强生成(RAG)是一种利用来自私有或专有数据源的信息来补充文本生成的技术。它将旨在搜索大型数据集或知识库的检索模型与大型语言模型(LLM)等生成模型相结合，后者获取该信息并生成可读的文本响应。检索增强生成可以通过添加来自其他数据源的上下文并通过培训补充LLMs的原始知识库来提高搜索体验的相关性。这增强了大型语言模型的输出，而无需重新训练模型。其他信息来源的范围包括LLM未受过培训的互联网上的新信息、专有业务背景或属于企业的机密内部文件。RAG对于问答和内容生成等任务很有价值，因为它使生成式AI系统能够使用外部信息源来生成更准确和上下文感知的响应。它实现搜索检索方

Vanna是麻省理工学院授权的开源PythonRAG（检索增强生成）框架，用于SQL生成和相关功能。Vanna的工作原理Vanna只需两个简单的步骤——在数据上训练RAG“模型”，然后提出问题，这些问题将返回SQL查询，这些查询可以设置为在数据库上自动运行。根据您的数据训练RAG“模型”。提出问题。如果你不知道什么是RAG，不要担心——你不需要知道它是如何在引擎盖下使用的。你只需要知道你“训练”了一个模型，它存储了一些元数据，然后用它来“提问”问题。有关如何在引擎盖下工作的更多详细信息，请参见基类。用户接口这些是我们使用Vanna构建的一些用户界面。您可以按原样使用这些，也可以将其作为自己自定

    近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进步，然而大模型缺点之一是幻觉问题，即“一本正经的胡说八道”。其中RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是解决幻觉比较有效的方法。本文，我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAGPipeline完整过程。一、什么是RAG（检索增强生成）？    检索增强生成（RAG）模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲，RAG利用外部数据（通常来自大型语料库或数据库）来增强大语言模型生成过程，以产生更知情和上下文相关的响应。二

目录前言Collect(收集)收集是什么？Organize(组织)组织信息Distill(提炼)提炼信息Express(表达)表达见解Finetune调优调整输出内容总结一下前言在信息爆炸的时代，如何有效地处理和汲取大量的信息成为一个关键的挑战，尤其对于知识工作者。如果有一个知识库就像外挂大脑一样，随时可以记录信息，组织管理形成知识，需要时可以随时调用，那生产力将成倍提升数倍。CODE是TiagoForte在《BuildingaSecondBrain》书中提出的一种信息处理框架，用于更有效地管理和利用个人知识。借助CODE框架来讲述如何利用RAG（Retrieval-AugmentedGene

一、RAG介绍   如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。​    假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？    这可以通过四个步骤轻松完成：Embedding：使用embedding模型对文档进行embedding操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。将文档的句子或单词块转换为数字向量。就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而

LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG文章目录LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG一、多模态RAG二、多模态LLM三、多模态嵌入四、多模态索引与检索五、多模态RAG实战转载自：LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAGhttps://mp.weixin.qq.com/s/FVF09cEO5nUipcL9R8ydXQ一、多模态RAGOpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一

智谱AI2024年度的技术开放日上，CodeGeeX重磅发布第三代模型。针对CodeGeeX插件产品的系列新功能，也同时上线发布，提供给用户免费使用。一、第三代模型性能全面提升CodeGeeX第三代模型正式发布，基础能力全面提升。针对Python、Java、JavaScript、C++、Golang五种主流编程语言，代码生成准确率提升200%。二、自定义系统指令CodeGeeX3代模型中，用户可以根据不同开发场景和习惯，自定义系统指令。这种方式在不用模型微调的情况下，代码注释匹配度提升20%、代码修复准确率提升20%、单元测试通过率提升40%，使同一模型在不同使用场景下的泛化能力大幅提升。三、