Information-retrieval

Esta publicación explora RAPTOR, un enfoque novedoso para modelos de lenguaje aumentados por recuperación que construye una estructura jerárquica de árbol de documentos mediante incrustación, agrupamiento y resumen recursivos. Este método permite la recuperación de información en diferentes niveles de abstracción, mejorando significativamente el rendimiento en tareas complejas de respuesta a preguntas que involucran documentos extensos en comparación con la recuperación tradicional de fragmentos contiguos.

KGGen es una biblioteca de Python que aprovecha los modelos de lenguaje para extraer grafos de conocimiento de alta calidad a partir de texto plano. Introduce el agrupamiento de entidades para reducir la escasez y supera las herramientas existentes en el nuevo benchmark MINE.

Explora el impacto de diferentes estrategias de recuperación en el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en tareas posteriores como Preguntas y Respuestas (QA) y QA atribuida.

Cohere Rerank 3.5 es un modelo avanzado de búsqueda con IA diseñado para mejorar la precisión y relevancia de la recuperación de información en entornos empresariales complejos.

Esta publicación resume los conceptos e ideas clave del artículo 'Agentic Information Retrieval' de Weinan Zhang, Junwei Liao, Ning Li y Kounianhua Du de la Universidad de Shanghai Jiao Tong.