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基于树的RAG在挣扎吗?与知识图谱无关!
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https://www.youtube.com/watch?v=g1TzbKDNr7M 长序列模型,如谷歌Gemini Pro 1.5 或大型世界模型,可能正在改变我们对RAG(检索增强生成)的理解。一些人开始探索“长序列RAG”的潜在应用。一个例子是RAPTOR(递归抽象处理以树结构组织的检索),它通过聚类和总结文档,使语言模型能够理解文档中的总体概念和细节。受LangChain启发,我们尝试构建基于树的长序列RAG。观看视频,了解这种方法是否能让我们告别大语言模型常见的“迷失在中间”问题,并且,最重要的是,知识图谱如何助力提升答案质量。😉 0:00 即将到来 0:30 介绍 1:41 RAPTOR是什么? 2:35 RAG的知识库 3:13 使用Diffbot API为RAG构建知识图谱 3:59 使用RAPTOR构建基于树的RAG 4:22 在基于树的RAG上进行测试问题! 6:45 用我们的知识图谱增强答案参考 7:11 知识图谱增强了答案吗? 8:25 您的主要收获是什么? RAPTOR论文: https://arxiv.org/abs/2401.18059v1 代码: https://github.com/leannchen86/raptor-rag-kg-enhanced/tree/main 想将非结构化文本数据转化为知识图谱吗? 访问https://app.diffbot.com/get-started/,免费试用两周,从您的自定义文本数据中提取实体和关系。无需信用卡。 注意:专有名词如Transformers、Llama、Lang、LlamaIndex等保持不变。
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