RAG,全称为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),是当前热门的大型语言模型(LLM)问答系统的先进人工智能范式。它通常包含三个核心组件:
数据仓库:这是一个信息集合库,存储了与问答任务相关的各种数据源(比如文档、表格等)。
向量检索:针对一个给定问题,通过向量存储系统(如 Faiss)找到与问题最相似的前 K 个数据块。
响应生成:利用大型语言模型(比如 GPT-4),根据之前选取的最相似数据块生成回答。
RAG 相比传统的问答系统有两大优势:一是因数据仓库的实时更新,信息总是保持最新;二是允许来源追溯,让用户可以明确了解信息来源,验证准确性并减少模型产生的虚假信息。
为了应对更复杂的问题,像 LlamaIndex 这样的近期 AI 框架引入了先进的抽象,比如"子问题查询引擎"。该应用通过使用子问题查询引擎,揭示高级 RAG 管道的内部机制。过程中,将高级抽象简化为核心组件,并识别其中的一些挑战。
我们的数据仓库包含关于不同城市的维基百科文章,每篇文章作为一个独立数据源。在这个示例中,我们设定的问题可能是:
这些问题可能是针对单一数据源的简单事实/总结问题,或是涉及多个数据源的复杂问题。
先进的 RAG 管道中,每个组件实际上由单次 LLM 调用驱动。整个管道是一系列精心设计的模板提示,通过这些模板提 示,复杂任务得以实现。
子问题查询引擎的内部机制可以分解为如下三个步骤:
任务1:子问题生成:将复杂问题拆解为子问题,并为每个子问题确定适当的数据源和检索方法。
任务2:向量/摘要检索:对于每个子问题,采用选定检索方法从相应数据源检索信息。例如,通过向量检索方法获取芝加哥人口数据。
任务3:响应聚合:将子问题的回答整合为最终答案。
高级 RAG 管道具有许多复杂性:
问题敏感性:系统对问题非常敏感,不同的用户问题可能导致管道出现意想不到的错误。
成本问题:高级 RAG 管道的成本与生成的子问题数量、使用的检索函数及查询的数据源有关。这些不透明且敏感的成本结构对系统构建带来了挑战。
虽然 LLM 驱动的高级 RAG 管道在问答系统中发挥了变革性作用,但其背后依赖的精细提示模板和多次链式 LLM 调用使其并非简单的一键解决方案。了解其内部机制有助于开发出更健壮、效率更高的系统,实现其最大潜力。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管 理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
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。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号