Agentic RAG调研报告—探索搭建适配多数据源的Multi-agent RAG SystemMulti-agent RAG架构设计应用场景与需求根据不同的知识库与应用特点构造了不同的查询引擎，它们面向不同的领域知识，采用了不同的索引(比如VectorIndex与GraphIndex)。我们需要给使用者(可能是人或应用)提供一致性体验，他们无须关心后端使用的真实查询引擎是哪一个，只需要输入问题

传统RAG作为一个首次接触RAG的开发者，简单理解RAG就是给LLM外挂一个知识库。 可笑的是记得第一次开组会给两位导师将MMLMs RAG System的综述博客，讲完以后导师问我如何通俗理解RAG，能不能举一个例子。我停顿了3秒，尴尬地说讲不出来。 讲不出实际的应用案例，说明你对这个领域内的知识、方法还不够理解。 老师随后说：LLM知道杨桂淼是谁吗？我说：不知道。老师接着说：如何事先已经把杨桂

Multimodal RAG与Prompt compression再梳理Multimodal RAG System Work Flow多模态RAG的完整工作流如下图所示： 再次梳理一遍多模态RAG系统的工作流程： 1.多模态信息输入—2.特征提取—3.特征融合—4.信息检索—5.上下文构建—6.生成答案 1.加载所有文档，并使用类似unstruc

由于pytorch已经将三个循环神经网络、LSTM进行了高度的封装，所以本节不再去关注网络结构的设计和复现，而是重点关注如何在自己设计的网络结构中将RNN和LSTM融入进去以实现特等的任务。 卷积神经网络是借鉴人类视觉的思想，教会计算机识别东西；从循环神经网络开始，我们的核心任务就是教会计算机理解序列数据。 人类并不是每时每刻都从头开始思考。 当我们阅读这篇文章时，会根据对前面单词的理解来理解每个

消失的半个月，难得喘口气折腾了半个月的分布式文件系统期末结课结课实验，终于汇报结束了。 第15周了，很多课程都是实验节课，最近半个月实验压力也别大。但是好在昨天把大数据的实验和C++的实验都完成了，周六还有一场英语考试，紧张刺激的15周就终于要迎来胜利的曙光了！ 这半个月主要在忙这些事，科研搁置了很多。今天开始，我要把失去的，都补回来哈哈哈哈！！ 最后一个月的工作重心转移到MLLMs RAG pr

Conda相关虚拟环境123456789101112131415161718#创建虚拟环境(指定python版本)(base) root@I1dc83206c700201ce5:~/Echo/EchoSight# conda create --name echosight python=3.10#激活虚拟环境(base) root@I1dc83206c700201ce5:~/Echo/EchoSi

EchoSight: Advancing Visual-Language Models with Wiki Knowledge Yibin Yan && Weidi Xie School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University 原文连接：https://arxiv.org/pdf/2407.12735 论文

基于pytorch将经典的卷积神经网络架构复现一下 卷积神经网络基础知识数据又表格数据过渡到图像的像素数据，网络结构由全连接的多层感知机过渡到卷积结构。 卷积神经网络就是将空间不变性这一概念系统化，基于这个模型使用较少的参数学习有用的表示。 卷积神经网络的输入：n * n * 3的图片向量 卷积神经网络的输出：类别标签/类别向量(经过s