记录些RAG-Fusion、Agent、NL2SQL的问题

RAG-Fusion 

RAG-Fusion 的实现原理

  1. Query Duplication with a Twist:用 LLM 根据用户的 Query 生成几个相关的但不同的 Queries。
  2. Vector Search Unleashed:对原 Query 和生成的 Queries 都进行向量(或者其他方式的)搜索。
  3. Intelligent Reranking:使用 Reciprocal Rank Fusion 对搜索结果进行重新排序,挑选前 N 个。
  4. Eloquent Finale:把挑选的结果和问题一起,发给 LLM 让他生成最终的结果。

代码实现:GitHub - Raudaschl/rag-fusion 

关键就是两步:生成多个 Queries,以及整合排序

Reciprocal Rank Fusion (RRF)

使用不同的 query 去检索知识(doc),然后用 RRF 把搜索结果统一起来。

RRF 算法很简单,就是把 doc 在不同的排序中的排名汇总起来。

RRF论文地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/cormacksigir09-rrf.pdf

RAG-Fusion 的优缺点

优点:能更全面理解用户的意图,能获得更相关的知识。

缺点:Prompt的长度,可能让 LLM 迷失,另一方面则是要适应 LLM 上下文窗口的长度。

LangChain 实现

rag-fusion | 🦜️🔗 LangChain

LlamaIndex 实现

Rag fusion query pipeline - LlamaIndex

四种 Agent 设计模式

  1. 自我反思(Reflection):可以自我修正;
  2. 使用工具(Tool Use):链接其他系统去做一些事情,比如把电脑里面的未归档文件做好归档;
  3. 规划(Planning):类似于思维链,分解复杂任务,找到路径;
  4. 协作(Multiagent Collaboration):不同类型的助理(agent),可以通过协作组成一个团队。

NL2SQL的准确性问题和框架

NL2SQL的准确性问题 

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