建立一个网站多少钱,廊坊做网站公司哪家好,工作邮箱申请哪个好,网页代码怎么打开RAPTOR有两种不同的含义#xff0c;具体取决于上下文#xff1a; RAPTOR作为一种信息检索技术 RAPTOR是一种基于树状结构的信息检索系统#xff0c;全称为“Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval”#xff08;递归抽象处理树组织检索#xff09…RAPTOR有两种不同的含义具体取决于上下文 RAPTOR作为一种信息检索技术 RAPTOR是一种基于树状结构的信息检索系统全称为“Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval”递归抽象处理树组织检索。它的核心思想是通过递归地嵌入、聚类和总结文本块构建一个多层树状结构。 通俗来说就像把一本书的内容分成章节、小节然后逐层总结形成一个从宏观到微观的信息结构。这样在检索时可以根据问题的复杂程度从不同层次找到最相关的答案。 例如如果你问一个很宏观的问题RAPTOR可以从树的顶层整体总结找答案如果你问一个很细节的问题它可以从底层具体段落找答案。 RAPTOR作为一种可视化编程工具 RAPTORRapid Algorithmic Prototyping Tool for Ordered Reasoning是一种基于流程图的可视化编程环境主要用于教育领域。它通过图形化界面帮助初学者理解编程逻辑降低学习难度。 通俗来说它就像一个“编程积木”通过拖拽和连接图形化的流程图符号来设计程序而不是直接写代码。这种工具特别适合初学者学习基本的编程概念比如顺序、选择和循环。 所以RAPTOR既可以是一种先进的信息检索技术也可以是一种简单的编程学习工具具体取决于你提到的场景。
好的那我就用最通俗的方式来解释RAPTOR作为一种信息检索技术就像给一个完全不懂技术的人讲一样。 RAPTOR是什么 RAPTOR是一种超级聪明的“找答案机器”。它的全名是“Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval”翻译过来就是“递归抽象处理树状检索”。听起来很复杂但其实它的核心思想很简单——就像我们整理书架一样。 举个例子来理解 假设你有一本很厚的书书里有很多章节和小节。你想要找到一个具体的问题的答案比如“为什么天空是蓝色的”。 传统的检索方法 传统的检索方法就像你在书里一页一页地翻或者用搜索工具在整本书里找关键词。这种方法很慢而且很容易错过一些重要的信息。 RAPTOR的检索方法 RAPTOR会先把这本书的内容整理成一个“树状结构”。就像把书分成几个大的章节每个章节再分成小节每个小节再分成更细的内容。这样整本书就变成了一棵“知识树”。 树的顶层是这本书的总结比如“这本书讲了自然界的奥秘”。 中间层是每个章节的总结比如“这一章讲了天空的颜色”。 底层是具体的内容比如“为什么天空是蓝色的是因为……”。 RAPTOR是怎么工作的 当你问一个问题时RAPTOR会先从“树的顶层”开始找答案。如果顶层的答案不够详细它会继续往下找直到找到最详细、最准确的内容。 比如 你问“天空为什么是蓝色的” RAPTOR先在顶层找到“这本书讲了自然界的奥秘。” 这个答案太宽泛了所以它继续往下找。 在中间层找到“这一章讲了天空的颜色。” 还不够详细它再往下找。 最后在底层找到“天空是蓝色的是因为大气散射了阳光中的蓝光。” RAPTOR的优点 快速它不需要一页一页地翻书而是直接在“知识树”上找答案就像走楼梯一样很快就能找到最合适的答案。 精准它可以根据问题的复杂程度从不同层次找答案。如果问题很简单它就从顶层找如果问题很复杂它就从底层找。 高效它会自动总结和整理信息就像帮你把书的内容梳理清楚一样所以找答案的时候不会错过重要的信息。 总结 RAPTOR就像是一个超级聪明的“找答案助手”它把信息整理成一棵树然后根据你的问题从树的不同层次找到最适合的答案。这种方法比传统的检索方式更快、更精准也更高效。 希望这个解释能让你明白RAPTOR是怎么工作的
在RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成中RAPTOR作为一种优化的检索技术主要通过改进检索阶段的效率和准确性来提升整体性能。以下是RAPTOR在RAG中的工作原理用通俗的方式解释 RAG的基本工作流程 RAG的工作流程分为两个阶段检索阶段和生成阶段。 检索阶段 当用户提出一个问题时系统首先会从一个预先构建的知识库中检索出与问题最相关的文本片段。这些文本片段会被转换成向量形式存储在向量数据库中。检索时系统会将问题也转换成向量然后计算问题向量和知识库中向量的相似度找到最相关的片段。 生成阶段 检索到的相关片段会被作为上下文信息与原始问题一起输入到生成模型如大语言模型中模型根据这些信息生成最终的回答。 RAPTOR在RAG中的优化 RAPTOR的核心在于优化检索阶段让检索过程更高效、更精准。 树状结构的索引 RAPTOR将知识库中的文本组织成一棵“树状结构”。树的每一层都代表不同层次的总结或细节。比如树的顶层是整个知识库的概览中间层是各个主题的总结底层则是具体的文本片段。 递归检索 当用户提问时RAPTOR会从树的顶层开始检索先找到与问题相关的主题然后再逐步深入到更细节的层次。这样可以快速定位到最相关的文本片段而不需要在海量数据中逐个比较。 减少检索负担 通过这种树状结构和递归检索的方式RAPTOR能够减少检索的范围和计算量。比如如果问题很宽泛它可以直接从顶层找到一个大致的答案如果问题很具体它会深入到底层找到精确的内容。 优势 更高效通过树状结构RAPTOR可以快速定位到相关片段减少检索时间。 更精准递归检索能够根据问题的复杂度动态调整检索的深度。 适应性强RAPTOR可以很好地结合RAG的生成阶段为大语言模型提供更准确的上下文信息。 总结 在RAG中RAPTOR通过优化检索阶段的效率和准确性帮助系统更快地找到与问题最相关的文本片段从而让生成阶段的回答更准确、更及时。
好的我将把RAPTOR的原理以脑图的形式通俗地整理出来。以下是脑图的结构和内容描述 中心主题RAPTOR原理 **RAPTORRecursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval**是一种用于检索增强的语言模型Retrieval-Augmented Language Models, RALMs的新方法通过递归嵌入、聚类和总结文本块构建一个多层树状结构以更好地理解和检索长文本。
RAPTOR的核心思想 问题背景 传统检索方法只能检索短文本片段难以理解长文本的整体上下文。 RAPTOR通过递归总结和聚类构建树状结构解决这一问题。 目标 提供不同层次的文本总结从宏观到微观。 支持复杂问题的多步推理。RAPTOR的工作流程 步骤1文本分块与嵌入 将长文本分割成短文本块长度约100个词。 使用SBERTSentence-BERT将每个文本块转换为向量嵌入。 这些文本块和嵌入形成树的叶子节点。 步骤2递归聚类与总结 使用高斯混合模型Gaussian Mixture Models, GMMs对文本块进行聚类。 对每个聚类生成文本总结然后重新嵌入。 重复聚类和总结直到无法进一步聚类构建出多层树结构。 每一层的节点包含下一层节点的总结。 步骤3检索阶段 树遍历方法从树的顶层开始逐层选择最相关的节点直到叶子节点。 折叠树方法将整棵树展平为一层直接从所有节点中选择最相关的节点。 两种方法均基于查询向量与节点嵌入的余弦相似度。RAPTOR的优势 多尺度理解 提供从宏观到微观的多尺度文本总结。 适合回答不同复杂度的问题。 高效检索 树结构允许快速定位相关节点。 折叠树方法更灵活性能更好。 实验结果 在多个问答数据集如NarrativeQA、QASPER、QuALITY上RAPTOR显著优于传统检索方法。 与GPT-4结合时RAPTOR在QuALITY基准测试中将准确率提高了20%。RAPTOR的关键技术 高斯混合模型GMMs 用于聚类文本块允许节点属于多个聚类。 提供灵活性捕捉文本的多主题性。 UMAPUniform Manifold Approximation and Projection 用于降维提高高维向量空间中的聚类效果。 总结模型 使用语言模型如GPT-3.5-turbo生成文本总结。 压缩率约72%保留关键信息。RAPTOR的实验验证 数据集 NarrativeQA基于书籍和电影剧本的问答。 QASPER基于NLP论文的问答。 QuALITY基于中等长度文本的多选题问答。 性能对比 RAPTOR在所有数据集上均优于DPRDense Passage Retrieval和BM25。 在QuALITY数据集上RAPTOR GPT-4达到82.6%的准确率刷新了SOTAState-of-the-Art。RAPTOR的总结 贡献 提出了一种新的树状检索结构支持多尺度文本总结。 在长文本问答任务中取得了显著的性能提升。 未来方向 探索更高效的聚类和总结方法。 应用于更多领域如法律、医学的长文本检索。 脑图结构 复制 RAPTOR原理 ├── 核心思想 │ ├── 问题背景 │ └── 目标 ├── 工作流程 │ ├── 文本分块与嵌入 │ ├── 递归聚类与总结 │ └── 检索阶段 ├── 优势 │ ├── 多尺度理解 │ ├── 高效检索 │ └── 实验结果 ├── 关键技术 │ ├── 高斯混合模型 │ ├── UMAP │ └── 总结模型 ├── 实验验证 │ ├── 数据集 │ └── 性能对比 └── 总结 ├── 贡献 └── 未来方向 希望这个脑图能帮助你更好地理解RAPTOR的原理
