Information-retrieval

Dieser Beitrag untersucht RAPTOR, einen neuartigen Ansatz für Retrieval-Augmented Sprachmodelle, der eine hierarchische Baumstruktur von Dokumenten durch rekursives Embedding, Clustering und Zusammenfassen erstellt. Diese Methode ermöglicht den Abruf von Informationen auf verschiedenen Abstraktionsebenen und verbessert die Leistung bei komplexen Frage-Antwort-Aufgaben mit langen Dokumenten im Vergleich zum herkömmlichen Abruf zusammenhängender Blöcke erheblich.

KGGen ist eine Python-Bibliothek, die Sprachmodelle nutzt, um hochwertige Wissensgraphen aus einfachem Text zu extrahieren. Sie führt die Entitätsclusterung ein, um die Sparsamkeit zu reduzieren und übertrifft bestehende Werkzeuge im neuen MINE-Benchmark.

Erkunden Sie die Auswirkungen verschiedener Retrieval-Strategien auf die Leistung und Effizienz von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen in nachgelagerten Aufgaben wie Question Answering (QA) und attributiertem QA.

Coheres Rerank 3.5 ist ein fortschrittliches KI-Suchmodell, das entwickelt wurde, um die Genauigkeit und Relevanz der Informationsbeschaffung in komplexen Unternehmensumgebungen zu verbessern.

Dieser Beitrag fasst die Schlüsselkonzepte und Ideen aus dem Paper 'Agentic Information Retrieval' von Weinan Zhang, Junwei Liao, Ning Li und Kounianhua Du von der Shanghai Jiao Tong University zusammen.