黑石与英伟达共同开发的融合检索强化生成框架 — HybridRAG

HybridRAG指的是什么？

黑石携手英伟达共同研发的HybridRAG是一种融合了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）特性的混合架构模型。该系统利用检索机制来挖掘与输入数据相关的资料，并将这些信息整合到生成模型中，以产生更加精确和详尽的结果。在诸如问答、摘要提取及对话构建等自然语言处理应用场景下，HybridRAG能够充分利用大量的外部知识资源，显著提升内容产出的质量及其相关度。

HybridRAG的核心特性

• 数据查询HybridRAG通过检索系统迅速找到与用户查询相关的文档或信息片段，这有利于模型获得更加丰富的背景知识。
• 理解和把握前后文关系借助获取的资料，HybridRAG能够更精准地把握用户查询的情境背景，进而提供更为精确且贴切的回答。
• 信息整合结合检索到的信息与用户的提问，HybridRAG能够提供既详尽又有深刻见解的回复。
• 创造能力依据检索到的数据及用户的输入内容，HybridRAG运用生成模型（例如Transformer架构）来构造回应或是执行其他的语言创作任务。
• 多重任务训练HybridRAG的架构支持其在多个自然语言处理应用场景中的运用，包括但不限于问答服务、文章概要生成及交互式对话系统。

HybridRAG项目的仓库位置

• Git代码库：https://github.com/IGoodHandI/MergedRAG
• 英伟达：可在GitHub上找到的NVIDIA工作台混合RAG示例代码仓库为https://github.com/nvidia/workbench-example-hybrid-rag
• 关于arXiv上的科技文章该文献的PDF版本可以在网址 https://arxiv.org/pdf/2408.04948 上找到。

掌握HybridRAG的运用方法

• 设置环境参数需确认在计算环境内已配备必需的软件包与开发框架，如PyTorch或TensorFlow，并包括HybridRAG所需的所有依赖项。
• 资料预备进行数据的搜集与前期处理工作，涵盖对文本资料实施净化、分割以及转换成数值形式等一系列操作。
• 挑选模型依据任务的具体要求挑选适宜的HybridRAG模型结构，这包括了对各种检索模块与生成模块的选择。
• 模型的培训过程利用预先整理的数据来培训HybridRAG模型，并配置相关的训练参数，例如学习速率、批次量和迭代次数等。
• 整合搜索系统整合检索系统和HybridRAG模型，以保证该模型能够获取相关联的知识库或文件集。

HybridRAG的使用情境

• 问答系统利用HybridRAG可以搭建问答系统，该系统能够解析用户的问题，从文档资料中查找相关信息，并提供精确且详尽的回答。
• 文章概要在执行文本摘要的任务时，HybridRAG能够解析冗长的文章或文件，并提炼出核心内容形成简洁的概要。
• 交流系统利用 HybridRAG 可以创建聊天机器人，该机器人结合了检索与生成技术，从而能够提供更为自然且内容丰富的对话交互体验。
• 内容推介HybridRAG能够解析用户的具体喜好与倾向，查找并创造相应的建议内容，从而增强推荐的定制化程度与精确度。