个人网站怎么做游戏,哪个网站可以做免费请帖,百度爱采购怎么免费入驻,沈阳seo顾问StructRAG是一种新型的框架#xff0c;旨在提升大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;在知识密集型推理任务中的性能。它通过推理时的混合信息结构化机制#xff0c;根据任务需求以最合适的格式构建和利用结构化知识。 以下是StructRAG的核心组成部分和工作流程#xff…StructRAG是一种新型的框架旨在提升大型语言模型LLMs在知识密集型推理任务中的性能。它通过推理时的混合信息结构化机制根据任务需求以最合适的格式构建和利用结构化知识。 以下是StructRAG的核心组成部分和工作流程 混合结构路由器Hybrid Structure Router这是StructRAG的核心负责确定给定任务最合适的结构类型。路由器接受问题和文档核心内容作为输入输出最佳结构类型。它考虑了多种结构类型如表格、图形、算法、目录和块每种都适用于不同类型的知识密集型任务。训练路由器采用了基于决策变换器与偏好优化DPO算法的新方法这种方法不需要额外的奖励模型。 零散知识结构化器Scattered Knowledge Structurizer确定了最佳结构类型后该模块负责从原始文档中提取相关信息并将其重构为所选格式的结构化知识。结构化器利用大型语言模型LLMs的理解和生成能力来执行这一任务。 结构化知识利用器Structured Knowledge Utilizer最后一个模块是基于构建的结构化知识进行推理以回答问题。这个模块旨在处理可能阻碍直接识别和利用相关信息的复杂、组合性问题。利用器采用基于LLM的方法来促进问题分解、精确知识提取和最终答案推断。
StructRAG通过模拟人类处理复杂问题时将信息结构化的认知理论通过混合信息结构化机制根据任务需求以最合适的格式构建和利用结构化知识从而提升LLMs在知识密集型推理任务上的性能。
示例 假设我们需要比较几家公司的财务数据StructRAG的工作流程如下
混合结构路由器会选择表格作为最佳结构类型因为表格适合展示和比较数据。零散知识结构化器会从原始文档中提取财务数据并将其重构为表格形式的结构化知识。结构化知识利用器会基于表格中的数据进行推理准确分解问题如比较收入、利润等并提取精确知识最终生成答案。
StructRAG在Loong基准测试任务中取得了最先进的性能尤其在任务复杂度增加时其性能优势更加明显。
