rag-men

Rag-Men 简介

Rag-Men（上下文RAG系统）是一种改进的上下文增强生成模型，旨在利用外部知识提升AI模型的性能。它由Anthropic提出，针对传统的RAG（检索增强生成）方法进行了多方面的优化。其核心创新包括：

1. 上下文嵌入：在嵌入处理之前，为每个文本块添加特定的解释性上下文，以保留重要的上下文信息。
2. 上下文BM25：将上下文应用于BM25索引过程，提升词汇匹配能力。
3. 性能改进：与传统RAG方法相比，将检索失败率降低了49%。
4. 重排序：结合重排序步骤后，检索失败率进一步降低了67%。
5. 上下文保护：在将文档分割为块时，保留重要的上下文信息。
6. 高效实现：通过提示缓存技术，降低成本，使其适合大规模应用。

使用场景

Rag-Men 特别适合处理复杂的多轮对话和大上下文的场景，传统RAG方法在这些方面通常表现不佳。其应用场景包括：

• 客户支持系统：能够在与客户的对话中提供准确的信息和解决方案。
• 知识问答系统：从大规模的知识库和网络中快速检索并生成答案。
• 信息检索：查询时结合局部知识库以及实时的网页搜索，提供更全面的回答。
• 对话生成模型：在多轮对话中维持上下文，提供连贯的回答。

结论

Rag-Men通过引入上下文信息和有效的检索机制，大幅提升了AI在信息检索和生成中的表现，是一种在复杂任务中有效的解决方案。其高效率和低成本的特性，也使得其在实际应用中更具吸引力。