Information-retrieval

Cet article explore RAPTOR, une nouvelle approche des modèles de langage augmentés par la récupération qui construit une structure arborescente hiérarchique de documents par le biais de l'intégration (embedding), du regroupement (clustering) et du résumé récursifs. Cette méthode permet de récupérer des informations à différents niveaux d'abstraction, améliorant considérablement les performances sur les tâches complexes de questions-réponses impliquant de longs documents par rapport à la récupération traditionnelle de segments contigus.

KGGen est une bibliothèque Python qui exploite des modèles de langue pour extraire des graphes de connaissances de haute qualité à partir de texte brut. Elle introduit le clustering d'entités pour réduire la sparsité et surpasse les outils existants sur le nouveau benchmark MINE.

Explorez l'impact des différentes stratégies de récupération sur la performance et l'efficacité des systèmes de Génération Augmentée par Récupération (RAG) dans des tâches en aval comme le Question-Réponse (QA) et le QA attribué.

Le Rerank 3.5 de Cohere est un modèle de recherche IA avancé conçu pour améliorer la précision et la pertinence de la récupération d'informations dans des environnements d'entreprise complexes.

Cet article résume les concepts et idées clés du papier 'Agentic Information Retrieval' par Weinan Zhang, Junwei Liao, Ning Li, et Kounianhua Du de l'Université de Shanghai Jiao Tong.