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Agentic RAG：用LangGraph打造会自动修正检索错误的 RAG 系统

而Agentic RAG 的思路截然不同，它不急着从检索结果里硬挤答案，而是先判断一下拿回来的东西到底有没有用，如果没用则会重写查询再来一轮。...检索器拉回来的可能是模型架构相关的内容虽然沾边但答非所问，LLM 本身没法意识到上下文是错的，照样能生成一段貌似专业实则离题万里的回答。 传统 RAG 对这种失败模式完全没有办法。...状态机接线 graph.py 用 LangGraph 的状态机原语把所有节点串起来。 图结构定义了节点（智能体、检索、生成、重写）和边（节点间的连接关系，包括基于评分结果的条件路由）。...build_graph() 在启动时执行一次，完成 LangGraph 状态机的构建和检索器工具的初始化....脚本会把各节点的输出实时打到控制台，方便观察决策过程——什么时候触发了检索、评分结果如何、有没有走到重写环节，一目了然。

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    高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择

    其次是检索的盲目性，系统拉回来的内容有没有真正用处，完全没有办法自检。最后就是关系的表达能力。向量相似度再相关，也就是找找"感觉差不多"的内容，实体间的复杂联系它看不见。...有些问题 LLM 直接能答，没必要多此一举；相关性标记（Relevance Token）评估检索回来的内容有没有用；支持标记（Support Token）检查生成的答案有没有真正建立在检索内容的基础上；...support_score } } 这里面的批评组件需要好好训练，通常的做法是用有相关性标注的数据进行监督微调，然后结合强化学习用准确预测作为奖励，对比学习用来区分什么是支持的...self, graph, embedder): self.graph = graph self.embedder = embedder...但是这三个方案可以组合使用：比如 LongRAG 加 GraphRAG，先用图结构定位到相关的文档集群，然后取完整的文档而不是片段。

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    Audio Unit: iOS中最底层最强大音频控制API

    同时使用两个Audio Unit APIs iOS有一个用于直接处理audio units的API，另一个用于处理audio processing graphs,可以同时使用这两种API....还可以使用audio processing graph API初始化audio unit // Declare and instantiate an audio processing graph AUGraph...unit处理链. graph可以利用多个audio unit与回调函数，以用来解决任意音频处理方法。...当我们将graph放在一起时,必须使用audio unit的API配置每个audio unit. 而nodes则不能直接配置audio unit.因此,使用graph必须同时使用这两套API....线程安全 audio processing graph API保证了线程安全.此API中的某些功能会将一个audio unit添加到稍后要执行的更改列表中.指定完整的更改集后，然后要求graph去实现它们

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    AIOps系列 | 大模型入门实战

    Prompt Engineering Chat Completions、Memory、JSON Mode Function Calling Fine-tuning 检索增强生成（RAG、Graph RAG...结合 RAG 使用的向量化分片 使用 Embedding 向量匹配最相关的 chunk 输入模型 检索增强生成（RAG）、问答系统 不过，在使用 Prompt 分片的时候需要注意： 信息丢失风险：分片可能导致上下文断裂...检索增强生成（RAG、Graph RAG） RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合 信息检索（Retrieval） 和 语言生成（Generation...检索和生成 检索和生成 分为两步： 检索：根据用户的输入，借助检索器从向量数据库中检索出相关的块。 生成：LLM 使用包含问题答案的块进行回答。 示例 下面我们以一个简单的例子。...这时候，我们可以考虑使用 Graph RAG 来解决传统 RAG 无法理解文档对象及其内在逻辑问题。

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    AI 写文章系列——Eino 介绍文档及 DeepSeek 示例

    Checker：判断组件是否启用了回调功能。2. 编排 (Orchestration)Eino提供了两种编排API：Chain和Graph。Chain：简单的链式有向图，只能向前推进。...Markdown加载器加载知识库文档文档分割：使用递归分割器将文档分割成适当大小的片段向量化：使用OpenAI的嵌入模型将文本转换为向量表示索引：使用Redis作为向量数据库存储文档向量检索：根据用户查询检索相关文档提示构建...：将检索到的文档与用户查询结合成提示生成：使用DeepSeek模型基于提示生成回答进阶功能多查询检索Eino提供了多查询检索(MultiQueryRetriever)功能，可以使用LLM生成多个不同的查询...，从而提高检索的召回率：multiRetriever, err := multiquery.NewRetriever(ctx, &multiquery.Config{ // 使用DeepSeek模型生成多个查询...: 3,})// 使用多查询检索docs, err := multiRetriever.Retrieve(ctx, "Eino框架如何构建RAG应用?")

    1.2K00

    七种RAG架构cheat sheet！

    Weaviate 是一个开源的向量数据库， 面向的就是RAG使用场景，给出了七种RAG架构cheat sheet。RAG 分为两个阶段：索引阶段 和 查询阶段，每个阶段都有超多硬核技术加持！...LLM Graph Generator：大语言模型图生成器，生成图结构数据，复杂关系轻松搞定！ Graph database：图数据库，存储图结构数据，图查询操作超高效！...Graph RAG（图RAG）核心原理：利用图数据库（如Neo4j）存储实体关系，通过图查询实现多跳推理和语义关联检索。 优点：捕捉复杂关系（因果、层级）、支持动态更新、增强推理能力。...适用场景：多任务类型（跨API/数据库）、企业知识管理。 7....优化技巧：使用混合搜索（alpha参数调优）、查询重写（Query Rewriting）、自剪枝（Autocut）提升生成质量。 开源框架：参考TrustRAG项目实现模块化设计。

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    NebulaGraph7 种查询（关键词、向量、混合检索），Graph RAG 探索知识图谱

    什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG） 知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...知识图谱常用来实现搜索引擎、推荐系统、社交网络等业务场景。...KG 混合检索方式不仅使用关键词找到相关的三元组，它也使用基于向量的检索来找到基于语义相似性的相似三元组。...基于关键词的检索和混合检索二者主要区别，在于我们从知识图谱中检索信息的方法：基于关键词的检索使用关键词方法，而混合检索使用结合 Embedding 和关键词的混合方法。...它用来进行知识图谱搜索和向量搜索。

    5.1K10

    AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31 PPT）

    当有一个新的病人，医生最想知道的是在以前已经治疗过的病人里面有没有谁跟他是相似的。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。...虽然每个大医院都存了上百万甚至上千万的病人数据，但是目前没有很好的办法来做相似性病人的检索。...该模型可以允许一个新的肿瘤图像在以前上万的肿瘤图像中检索相似的、而且又比较完整的tumor similarity graph，这对临床工作有很大的帮助。...计算医学本质上是为了去获取临床医生想要，需要但自己又没办法做到的东西。有的病人会问到大医生如果采取了A治疗方案，预后结果会怎么样，生存率有多高？现在都是基于经验去猜的，也不能定量的计算。...Network对病灶类型、位置和大小进行编码 分析和发现 当位置和大小作为监督提示时，网络在病变类型检索方面表现最佳; 甚至比只使用病变类型作为提示时更好。

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    AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31 PPT）

    当有一个新的病人，医生最想知道的是在以前已经治疗过的病人里面有没有谁跟他是相似的。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。...虽然每个大医院都存了上百万甚至上千万的病人数据，但是目前没有很好的办法来做相似性病人的检索。...该模型可以允许一个新的肿瘤图像在以前上万的肿瘤图像中检索相似的、而且又比较完整的tumor similarity graph，这对临床工作有很大的帮助。...计算医学本质上是为了去获取临床医生想要，需要但自己又没办法做到的东西。有的病人会问到大医生如果采取了A治疗方案，预后结果会怎么样，生存率有多高？现在都是基于经验去猜的，也不能定量的计算。...Network对病灶类型、位置和大小进行编码 分析和发现 当位置和大小作为监督提示时，网络在病变类型检索方面表现最佳; 甚至比只使用病变类型作为提示时更好。

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    聊聊图数据库和图数据库的小知识

    图数据库 - 维基百科：在计算机科学中，图数据库（英语：graph database，GDB）是一个使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。...除了具有查询语言接口外，还可以通过应用程序接口（API）访问一些图数据库。图数据库与图计算引擎不同。图数据库是转换关系 OLTP 数据库的技术。而图计算引擎在 OLAP 中用于批量分析。...怎么理解图数据库顶点和标签 提问：怎么理解 Vertex 和 Tag 之间的关系，Schema 里面有没有 Vertex 的概念？一个顶点 ID 可以对应多个 Tag 是这个意思吗？...Edge 一般用来表示一种关系，或者一个动作。...根据现在 vertex id就可以唯一指代点的原则，原有的 ID 不能直接使用，有什么办法构建出这个网络吗？还是把 ID 作为Tag属性，然后建索引。

    3.6K11

    干货 | 2024 年 Elasticsearch 常见面试题集锦

    （3）复杂检索考虑优化点 那些耗费性能的检索，有没有替代方案？ 比如：wildcard 能否通过 ngram 分词修改检索方式？能不用，咱们尽量不用。...（4）其他因素 检索的时候，是否有大量的写入操作？看有没有优化空间。 是否采取必要的段合并的策略，以优化检索。 其他业务场景细节有针对的调优。...更新大量文档——非必要不使用更新操作。 6、Elasticsearch 性能调优和索引维护相关问题 在开发过程中，你会如何处理 Elasticsearch 的索引碎片化？...8、Elasticsearch API使用和最佳实践相关问题 Q1：描述你使用Elasticsearch REST API时的一些最佳实践。...将核心 API 脚本实现，监控内存使用率，磁盘使用率、CPU使用率，一旦出问题及时邮件预警。

    2.6K10

    只是文档灌Dify？RAG发展一篇文就入门！

    RAG系统有两个最主要的组成部分： 检索（Retrieval）：查询外部数据源，例如知识库、向量数据库或者网页搜索API。常见的检索方法有全文检索、向量检索、图检索等。...Graph RAG 利用图检索能力，让 RAG 增强 multi-hop 检索和丰富上下文。...2.4 Graph RAG Graph RAG 使用图结构来扩展传统的 RAG 系统，利用图的关系和层级结构，增强 multi-hop 推理和 context 丰富度。...得助于 LLM-based 的工具调用能力，Agentic RAG 能够使用更多更复杂的工具来辅助检索，比如搜索引擎、计算器等各类以 API 形式能够访问的工具。...重写- reranking - 更准确的检索- 增强检索相关性 Modular RAG - 混合检索- 工具、API集成- 模块化、工程化的实现 - 更强的灵活性- 适应更多元的场景 Graph RAG

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    AIOps系列 | Agent 入门实战

    核心特点: 会话间持久化：信息可以长期存储，即使用户关闭了对话，下次打开时依然可用。 可检索性：通常基于向量数据库或图数据库，通过语义搜索（如相似度）来检索相关信息。...从零开发一个 Agent 开发目标 我们需要设计一个 RAG Agent 用来回答用户的问题，具体要求如下： 输入问题后，通过向量检索寻找相近似文本块，不直接回答问题，而是先由大模型判断文本块是否能解答原始问题...: {search_query}") # 使用结构化输出的LLM llm = ChatOpenAI( model="gpt-4o", api_key="...import StateGraph, START, END （2）定义状态类，用于在工作流中传递数据 # 初始化 OpenAI 聊天模型 # 使用 GPT-4o 模型，配置 API 密钥和基础 URL...3.利用 Web Search + 自适应 RAG Agent实现运维知识库 （1）流程梳理 定义一个路由器来识别问题，判断是从知识库检索还是从网络搜索 当问题属于知识库检索，则使用自适应 RAG 进行回答

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