RAG-системы - это комбинация информационного поиска и генеративных моделей, целью которая предоставляет точные и контекстуально релевантные ответы на запросы пользователя.
В репозитории собран большой и регулярно обновляемый набор инструментов, документации и обучающих материалов, предназначенных для теоретического изучения и практического применения для желающих расширить свои знания и навыки в изучении возможностей RAG:
Базовые методы RAG:
🟢Простой RAG с использованием LangChain, LlamaIndex или CSV файлов;
🟢RAG с добавлением валидации и уточнения для обеспечения точности и релевантности извлекаемой информации;
🟢Выбор размера фрагмента текста;
🟢Разбивка на чанки для контроля и обработки запросов;
Инженерия запросов:
🟠Трансформация запросов: перефразирование, расширение контекста, декомпозиция на подзапросы;
🟠Гипотетические вопросы для улучшения соответствия между запросами и данными;
Обогащение контекста и содержания:
🟢Контекстуальные заголовки фрагментов для улучшения точности поиска;
🟢Извлечение релевантных сегментов для предоставления LLM более полного контекста;
🟢Расширение контекста с помощью соседних предложений;
🟢Семантическое фрагментирование текста;
🟢Контекстуальная компрессия для сохранения информации при сжатии;
🟢Дополнение документов вопросами для улучшения поиска;
Методы поиска:
🟠Fusion Retrieval;
🟠Intelligent Reranking;
🟠Multi-faceted Filtering;
🟠Hierarchical Indices;
🟠Ensemble Retrieval;
🟠Multi-modal Retrieval;
Итеративные и адаптивные методы:
🟢Retrieval with Feedback Loops;
🟢Adaptive Retrieval;
🟢Iterative Retrieval;
Интерпретируемость:
🟠Explainable Retrieval;
Архитектуры:
🟢Интеграция графа знаний (Graph RAG);
🟢GraphRag (Microsoft);
🟢RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval;
🟢Self RAG;
🟢Corrective RAG.
▶️Практическое применение или изучение техник RAG в проектах:
# Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques.git
#Перейдите к интересующей вас технике
cd all_rag_techniques/technique-name
#Следуйте подробному руководству по применению в каталоге каждой техники.
📌 Лицензирование : Apache 2.0 License.
🟡Сообщество в Discord
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RAG #AwesomeRAG #Github