“`html
Продвинутые решения ИИ: HippoRAG Framework
Проблема забывания и интеграции знаний
В современных моделях LLM все еще существует проблема забывания ранее полученной информации, известная как катастрофическое забывание. Существующие методы, такие как retrieval-augmented generation (RAG), имеют ограничения в выполнении задач, требующих интеграции новых знаний из различных текстов, так как они кодируют тексты изолированно, что затрудняет идентификацию связанной информации.
Решение HippoRAG
HippoRAG, фреймворк для извлечения информации, разработан для решения этих проблем. Он использует графовый индекс, основанный на нейробиологических принципах, для более глубокой и эффективной интеграции знаний.
Инновационный подход HippoRAG
HippoRAG использует процесс индексации для извлечения и ассоциирования сущностей из текстов с использованием инструкционно настроенной LLM и кодера извлечения. Этот подход позволяет HippoRAG создавать обширную сеть ассоциаций, улучшая его способность извлекать и интегрировать знания из различных текстов. HippoRAG также использует персонализированный алгоритм PageRank во время извлечения для определения наиболее релевантных текстов для ответа на запрос, продемонстрировав превосходную производительность в задачах интеграции знаний по сравнению с существующими методами RAG.
Методология HippoRAG
Фреймворк HippoRAG включает две основные фазы: оффлайн-индексацию и онлайн-извлечение. Процесс индексации HippoRAG включает тщательную обработку текстов с использованием инструкционно настроенной LLM и кодера извлечения. Во время извлечения HippoRAG использует 1-shot prompt для извлечения сущностей из запроса, что позволяет эффективно извлекать соответствующую информацию из графового индекса.
Превосходство HippoRAG
При тестировании на различных задачах многопереходного вопросно-ответного поиска HippoRAG продемонстрировал свое превосходство, превзойдя существующие методы на 20%. Необходимо отметить, что одношаговое извлечение HippoRAG достигло сравнимой или даже лучшей производительности по сравнению с итеративными методами, при этом оно является более экономичным и быстрым.
Практическое применение HippoRAG
Фреймворк HippoRAG значительно улучшает модели LLM и представляет практическое решение для более глубокой и эффективной интеграции новых знаний. Его превосходная производительность в задачах интеграции знаний подчеркивает потенциал для реального применения в области языкового моделирования и информационного поиска.
Подробнее о фреймворке можно узнать в статье. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка. Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 43 тыс. подписчиков на Reddit и посетить нашу платформу по событиям по ИИ.
Используйте ИИ для развития вашего бизнеса
Применение ИИ в бизнесе
Проведите анализ возможного применения ИИ в вашей работе и определите моменты, где автоматизация может приносить выгоду вашим клиентам. Определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Внедрение ИИ поэтапно
Выберите подходящее решение из множества вариантов ИИ и начните внедрение с небольшого проекта. Анализируйте результаты и KPI, затем постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте наш AI Sales Bot AI Sales Bot, который помогает автоматизировать процессы в отделе продаж, снижая нагрузку на персонал и повышая эффективность.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
