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最新开源Auto-RAG:最低成本解决多跳问题
1.引言1.1RAG的局限与迭代检索的提出在知识密集型任务中,大语言模型(LLMs)的检索增强生成(RAG)虽应用广泛,能提升输出质量、减少幻觉,但仍存缺陷。比如,检索内容常含噪声,这会致使RAG系统性能下滑。复杂查询时,单次检索难以获取充足知识,进而阻碍RAG系统的广泛应用。为攻克这些难题,迭代检索应运而生,其持续更新检索结果,以契合生成进程里动态变化的信息需求。可现有的迭代检索方法多依赖少样本提示或手动构建规则...
1天前
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利用 Schemonic 优化数据库模式描述以降低大语言模型成本
1.研究背景1.1背景随着GPT4等大语言模型在数据管理领域的广泛应用,如文本到SQL的生成和信息提取任务,向模型准确描述关系数据库的schema成为解决问题的关键步骤。但由于LLM提供商通常按输入(和输出)文本的令牌数量收费,数据库schema描述的长度直接关系到成本。例如,在文本到SQL的生成场景中,较长的schema描述会增加输入令牌数量,进而提高每次转换的成本。常见的描述schema的方法如使用DDL命令,虽能准确表达模式,但往往...
8天前
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