内容概要:本文详细介绍了RAG(检索增强生成)技术的核心思想、优点、缺点及其实现流程。RAG通过从外部知识库动态检索相关信息来增强大语言模型(LLM)的上下文,从而生成更准确、更真实的回答。其核心优势在于知识更新灵活、减少幻觉、高可追溯性和领域适配成本低。然而,RAG也面临依赖检索质量、系统复杂性和额外延迟等问题。文中还探讨了RAG的具体实现流程,包括加载文件、文本向量化、匹配相似文本和生成回答等步骤。此外,文章还介绍了向量检索与传统倒排索引的区别、Embedding的重要性、RAG的工作流程优化方法,以及RAG在不同场景下的应用优势。 适用人群:对自然语言处理、信息检索和大语言模型有一定了解的研究人员和工程师;希望深入了解RAG技术及其应用场景的从业者。 使用场景及目标:①需要实时更新知识的场景(如新闻、金融);②领域专业性强的任务(如医疗、法律);③需要提供可解释
1
知识库构建前沿参考.pdf
2022-02-07 10:06:22 1.88MB 网络文档
这是关于基于Wiki协作系统的学科知识库构建的论文
2022-01-14 16:07:32 215KB Wiki协作系统
1
讲解知识图谱的重要资料,含视频,课件和代码等,由于文件太大,放在百度网盘,3个积分,真的不多
2021-12-23 10:28:00 64B 知识图谱
1
根据中医诊断推理对知识的不确定性、不完全性和逻辑推理的模糊性及“软计算”技术的特点出发,探讨了利用“软计算”的方法构建中医诊断神经网络知识库的基本设想,最后在MATLAB中利用现有结构固定的三种神经网络模型分别粗略地构造了中医“八纲辨证”神经网络,并分析其计算结果。说明采用神经网络技术构建中医诊断知识库是完全可行的。
1
知识库是进行各种自然语言处理任务不可或缺的一项基础性的资源。而目前知识库的构建还是一个难点问题,尤其是以自动方式构建复杂的领域性知识库系统的研究还处于探索阶段。本文提出一种基于实体-属性框架的领域知识库自动构建方法,致力于利用航空百科辞典的信息自动获取术语之间的上下位关系及部分实体属性关系,其中,基于多策略的上下位关系术语对提取融合了后缀子串匹配、模板自动构建、实质提取三种方法,分别考虑了辞典中反映上下位关系的不同信息。其中模板自动构建方法,在无需人工标注语料的情况下获得了比较好的效果。属性提取部分采用了
2021-10-23 10:57:42 322KB 工程技术 论文
1
语义信息抽取 泛网资源与信息 语义抽取内容 模式抽取 层级构建 知识库 典型知识库 构建方式 应用 语义检索 语义解析 语义计算 文本推理 文本复述 海量数据处理 Nesper
2021-10-23 10:51:55 4.66MB 知识库 知识库构建
1
知识库构建与应用.pptx
2021-09-16 18:00:20 1.86MB 文档
智能教学系统中基于情景的知识库构建.pdf
2021-09-10 14:07:10 1.51MB 智能系统 人工智能 系统开发 参考文献
本体编辑器使用教程,知识库构建工具使用方法,快速入门
2019-12-21 21:08:01 2.28MB 知识图谱 知识库构建
1