Google推出Agentic RAG框架
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Google 推出 Gemini Enterprise Agent Platform托管的Agentic RAG跨语料库检索功能
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Mistral AI 介绍 利用结构化输出和LLM裁判评估RAG的方法
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2024年12月19日,Zyphra 发布 Mixture-of-PageRanks(MixPR)长上下文 RAG 系统,用于长上下文任务中的高效预处理,可搭配任意基础模型。据 Zyphra Research 介绍,该系统用 Standard PageRank 处理全局检索、Personalized PageRank 处理局部检索,由基础模型零样本判断查询类型后路由;文本分块采用 TF-IDF 稀疏嵌入,邻接矩阵由余弦相似度一次矩阵乘法构建,在桌面 CPU 上处理百万级 token 上下文只需数秒。该系统在 RULER、BABILong、HashHop 等基准上取得 SOTA 结果;搭配 GPT-4o 在 BABILong 上取得第二名,仅次于专门微调的循环记忆 Transformer,在 RAG 模型中排名第一。目前尚无后续发展事实。
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2024年8月22日,Zyphra Research 实现了一个简单图数据库来增强 GPT-4o 的 RAG 系统。Zyphra 用数学解释了为何图数据库适合多跳问答,并在此基础上构建了该系统。据其介绍,该系统在针尖寻针数据集 Babilong 上取得非微调模型中的最佳表现,超过前沿长上下文模型。目前没有后续发展事实,事件状态停留在该次发布。
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2024年4月8日,Ollama 宣布支持嵌入模型,使开发者能够构建将文本提示与已有文档结合的 RAG 应用。据 Ollama Blog 介绍,用户可拉取模型后通过 REST API、Python 或 JavaScript 库生成向量嵌入,并已集成 LangChain 和 LlamaIndex。同一来源还预告将支持批量嵌入、OpenAI 兼容的 /v1/embeddings 端点,以及 ColBERT、RoBERTa 等更多嵌入模型架构。目前该事件尚无后续发展事实,状态停留在上述发布内容。
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Zyphra 发布 Mixture-of-PageRanks (MixPR) 长上下文 RAG 系统
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Zyphra Research 实现 图数据库增强 GPT-4o 的 RAG 系统
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Ollama 支持 嵌入模型
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