RAG 的未来 - 自动文档检索

嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~

今天给家人们分享一个新RAG技巧，随着LLMs能力的变强，检索整个文档而不是文档块已经逐渐成为 RAG 的新规范。但是如何从大量文档中找出正确的文档呢？

最近 @akshay_pachaar 大佬，开源了一个改变游戏规则的方法，它将 RAG 与结构化查询相结合，以实现精确的文档检索。方法的秘密是：

1. 建索引的每个文档块附带上文档的信息
2. 执行块搜索，从而可以获取到相关的文档的元数据
3. 使用检索到的元数据作为样例，填充进auto-retriever的提示词中，得到文档过滤策略，如下图

代码开源地址：​​https://github.com/run-llama/llamacloud-demo/blob/main/examples/advanced_rag/auto_retrieval.ipynb​​

运行的日志如下：

本文转载自​​探索AGI​​，作者： 猕猴桃 ​​​​