先进RAG技术集合优化检索增 强生成系统
本项目汇集22种先进RAG技术,涵盖简单RAG到复杂可控代理等多种方法,包括上下文丰富、多方面过滤、融合检索和智能重排序等。这些技术旨在提高检索增强生成系统的准确性、效率和上下文丰富度,为研究人员和实践者提供全面实施指南,助力开发更高效RAG系统。
我很高兴向您介绍这个全面的高级检索增强生成(RAG)技术集合。本项目旨在为希望提高RAG系统准确性、效率和上下文丰富度的研究人员和实践者提供宝贵资源。
检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们将信息检索与生成式AI结合的方式。本仓库展示了一系列精心策划的高级技术,旨在提升您的RAG系统,使其能够提供更准确、更具上下文相关性和全面的响应。
🔗 如果您想讨论GenAI、RAG或定制代理,或探索知识共享机会,欢迎在LinkedIn上与我联系。
探索这份广泛的前沿RAG技术列表:
为新手介绍基本的RAG技术。
从基本检索查询开始,并整合增量学习机制。
通过嵌入单个句子并扩展到相邻句子的上下文来提高检索准确性。
检索最相关的句子,同时访问原始文本中其前后的句子。
应用各种过滤技术来精炼和提高检索结果的质量。
通过结合不同的检索方法来优化搜索结果。
结合基于关键词的搜索和基于向量的搜索,实现更全面和准确的检索。
应用高级评分机制来改善检索结果的相关性排序。
修改和扩展查询以提高检索效果。
创建多层系统,实现高效的信息导航和检索。
实现一个两层系统,包含文档摘要和详细块,两者都包含指向数据中相同位置的元数据。
生成假设性问题以改善查询与数据之间的对齐。
创建指向数据中相关位置的假设性问题,增强查询-数据匹配。
为文本块选择适当的固定大小,平衡上下文保留和检索效率。
尝试不同的块大小,为您的特定用例找到保留上下文和维持检索速度之间的最佳平衡。
基于语义连贯性而非固定大小划分文档。
使用NLP技术识别文档中的主题边界或连贯部分,以获得更有意义的检索单元。
压缩检索到的信息,同时保留与查询相关的内容。
使用LLM压缩或总结检索到的块,保留与查询相关的关键信息。
提供检索过程的透明度,以增强用户信任和系统改进。
解释为什么检索到某些信息以及它们与查询的关系。
实施机制从用户交互中学习并改进未来的检索。
收集并利用用户对检索文档和生成响应的相关性和质量的反馈,以微调检索和排序模型。
根据查询类型和用户上下文动态调整检索策略。
将查询分类为不同类别,并考虑用户上下文和偏好,为每种类别使用定制的检索策略。
进行多轮检索以改进和提高结果质量。
使用大型语言模型分析初始结果并生成后续查询,以填补信息空白或澄清信息。
结合多个检索模型或技术,以获得更稳健和准确的结果。
应用不同的嵌入模型或检索算法,并使用投票或加权机制来确定最终检索的文档集。
整合知识图谱中的结构化数据以丰富上下文并改进检索。
从与查询相关的知识图谱中检索实体及其关系,将这些结构化数据与非结构化文本结合,以提供更丰富的回答。
扩展RAG功能以处理多样化的数据类型,提供更丰富的回答。
整合能够检索和理解不同数据模态的模型,结合文本、图像和视频的洞察。
实施递归方法,以树状结构处理和组织检索到的信息。
使用抽象摘要递归处理和总结检索到的文档,将信息组织成树状结构以提供层次化上下文。
一种动态方法,结合了基于检索和基于生成的方法,自适应决定是否使用检索到的信息以及如何最佳利用它来生成回答。
• 实施多步骤过程,包括检索决策、文档检索、相关性评估、回答生成、支持评估和效用评估,以产生准确、相关和有用的输出。
一种复杂的RAG方法,动态评估和纠正检索过程,结合向量数据库、网络搜索和语言模型,以提供高度准确和上下文感知的回答。
• 整合检索评估器、知识细化、网络搜索查询重写器和回答生成器组件,创建一个基于相关性分数调整信息源策略并在必要时结合多个来源的系统。
一种先进的RAG解决方案,设计用于解决简单基于语义相似度的检索无法解决的复杂问题。此方法使用复杂的确定性图作为高度可控自主代理的"大脑"🧠,能够从您自己的数据中回答非平凡问题。
• 实施多步骤过程,包括问题匿名化、高层规划、任务分解、自适应信息检索和问答、持续重新规划以及严格的答案验证,以确保回答有依据且准确。
要开始在您的项目中实施这些高级RAG技术:
git clone https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques.git
cd all_rag_techniques/technique-name
我们欢迎社区的贡献!如果您有新技术或改进建议:
git checkout -b feature/AmazingFeature
git commit -m '添加一些惊人的特性'
git push origin feature/AmazingFeature
本项目采用Apache License 2.0许可 - 详情请见LICENSE文 件。
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关键词:RAG、检索增强生成、自然语言处理、人工智能、机器学习、信息检索、自然语言处理、大型语言模型、嵌入、语义搜索
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
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飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
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