HippoRAG:基於人類長期記憶的新型RAG框架

連結:https://github.com/OSU-NLP-Group/HippoRAG

HippoRAG是一個啟發自人類長期記憶的新型檢索增強生成(RAG)框架,它使得大型語言模型(LLMs)能夠持續地整合跨外部文檔的知識。該框架透過實驗表明,HippoRAG能夠以更低的計算成本提供通常需要昂貴且高延遲迭代LLM流水線的RAG系統能力。

需求人群:

HippoRAG面向自然語言處理(NLP)領網網域的研究人員和開發者,特別是那些對大型語言模型的持續知識整合感興趣的群體。它為開發更智慧、更高效的AI系統提供了一個強大的工具,能夠幫助他們構建能夠理解和生成自然語言的複雜應用。

使用場景示例:

  • 用於構建能夠回答覆雜問題的問答系統
  • 在多跳問答任務中整合跨文檔資訊以提供準確答案
  • 作為研究專案的一部分,探索人類長期記憶在機器學習中的應用

產品特色:

  • 支援大型語言模型持續整合外部文檔知識
  • 基於神經生物學原理設計,模擬人類長期記憶
  • 透過LangChain呼叫不同的線上LLM API或離線LLM部署
  • 提供多種檢索策略,包括預定義查詢和API整合
  • 支援與IRCoT整合,實作互補效能提升
  • 提供詳細的環境設定和使用指南,方便使用者快速上手
  • 包含所有必要的資料和腳本,以復現論文中的實驗結果
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