TempQA是一种零样本时间知识图谱问答框架，通过将知识图三元组转化为自然语言并生成嵌入，结合检索增强生成（RAG）和LLMs ...

本文讨论这背后的 Python Generator 。下次当你需要处理大量数据或实现流式处理时，不要忘了考虑使用 Generator。它可能会让你的代码更优雅，性能更好。 调用 OpenAI 的 API 时，设置 stream=True ，接着 for chunk in completion: 我们就可以“流式”地获取响应的内容。

传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，是一种集成了多个关键环节的综合体系，这些环节包括文本切块（Chunk）、向量转换（向量化）、数据存储、信息检索、二次排序、内容生成、内容评估等。该框架的精髓在于能够灵活适应各种策略，例如文档处理方法 ...

本文为TuGraph团队联合北京大学、浙江大学、中国人民大学、罗格斯大学的研究成果《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》论文解读。 导读：最近，在无需重新训练的情况下，检索增强生成（RAG）成功应对了大语言模型所面临的诸多挑战，取得了显著成功。

本文作者设计了一个通用的开源RAG框架，以兼容未来多样化的基础研究建设和工程化应用诉求。 检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术旨在把信息检索与大模型结合，以缓解大模型推理“幻觉”的问题。近来关于RAG的研究如火如荼，支持RAG的开源框架 ...

在美国，每当读到当下文化趋势报告，有个词汇总是会跳入眼帘：millennial（千禧人），指2000年左右的年青人。是谁第一次采用了这个词汇呢？而其它年代的青年一代又是如何称呼的？让我们随时代命名来看看美国不同的时代。 Lost Generation——迷惘的一代 “迷惘 ...

一个从零开始实现的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统，不依赖现有的 RAG 框架。该项目旨在提供一个轻量级、可定制的知识库问答解决方案。 本项目是一个完全自主实现的 RAG 系统，通过将文档分块、向量化存储、相似度检索等核心功能模块化实现，使用户能够 ...

CMRC 2018 官方说明其数据来源于中文维基百科，训练集包含 10,142 个问题，开发集包含 3,219 个问题。([Hugging Face][1]) BGE 官方模型卡推荐使用 bge-small-zh-v1.5 作为中文 embedding 模型，并说明检索场景下 query 端可加 instruction 前缀。([Hugging Face][2]) 作为中文抽取式问答 ...