Retrieval-augmented-generation

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.

Cet article explore ReaRAG, une nouvelle approche qui intègre la génération augmentée par la récupération itérative (RAG) avec le raisonnement guidé par les connaissances afin d’améliorer la factualité et la robustesse des grands modèles de raisonnement (LRM) dans les tâches de réponse aux questions à plusieurs étapes.

Découvrez comment OPEN-RAG améliore les capacités de raisonnement dans la génération augmentée par la récupération (RAG) en utilisant des modèles de langage de grande taille (LLMs) open-source, surpassant les modèles de pointe en précision et en vitesse.

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.

Découvrez Xmodel-1.5, un modèle de langage multilingue révolutionnaire développé par le laboratoire d'IA de Xiaoduo Technology, conçu pour améliorer la compréhension et la génération interlangues, avec un accent sur les langues moins représentées.