大多数多跳RAG在数据变化时就会变得过时,那么有没有一种无需训练的方法可以跳过图重建?
摘要
提出了一种无需训练的多跳检索增强生成方法,避免在底层数据变化时进行昂贵的图重建,解决了动态环境中的过时问题。
暂无内容
相似文章
ContextRAG:面向检索增强生成的无抽取层次图构建
ContextRAG引入了一种无抽取方法,用于构建面向检索增强生成的层次图索引。该方法利用残差量化K均值(Residual-Quantization K-Means)和形式概念分析(Formal Concept Analysis),将大语言模型(LLM)调用和Token数量减少数个数量级,同时在多跳问题上保持具有竞争力的F1分数。
我们开源了一个无图的多跳RAG框架——在基准测试上匹配Graph-RAG的准确率,无需重建成本(Apache-2.0)
MOTHRAG是一个无图的多跳RAG框架,在基准测试上匹配GraphRAG和HippoRAG等基于图的系统的准确率,同时通过使用密集索引和查询时编排避免昂贵的图重建。
ScalableRAG:零摄入成本的高质量RAG
本文介绍了ScalableRAG,一种检索增强生成方法,通过基于正则表达式的集合创建和聚合推理,在无需任何摄入成本(无需向量数据库或知识图谱)的情况下实现高准确率。它在多个数据集上优于基线方法,并提出了一个有限摄入变体以进一步提升准确率。
检索增强生成解决了大多数团队实际上并不存在的问题
文章论点是检索增强生成(RAG)在AI系统中经常被误用,真正的问题在于上下文策展而非检索。它表明RAG仅对大规模、频繁变化的语料库真正有益。
更好的检索,更差的鲁棒性:多跳RAG如何放大上游ASR错误
该论文发现,多跳RAG方法会放大查询中的ASR错误,与朴素方法相比,降低了基于语音的检索系统的鲁棒性。