spRAG

spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,特别擅长处理复杂的文本查询,例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上,如FinanceBench基准测试中,准确率显著高于传统的RAG基线模型。

需求人群:

["数据科学家和机器学习工程师:可以利用spRAG处理复杂的文本数据,提高模型的准确性。","金融分析师:通过spRAG快速获取金融报告中的关键信息。","法律专业人士:使用spRAG从大量的法律文件中检索相关信息。"]

使用场景示例:

使用spRAG分析金融报告,预测市场趋势。

法律顾问使用spRAG从历史案例中检索判例法。

学术研究人员利用spRAG从大量文献中提取研究资料。

产品特色:

AutoContext:自动将文档级上下文注入到单个块中,提高嵌入的准确性和完整性。

Relevant Segment Extraction (RSE):后处理步骤,将相关块集群智能组合成长文本段落,为复杂问题提供更好的上下文。

使用OpenAI、Claude 3 Haiku和Cohere等API进行嵌入和重排。

支持自定义配置,允许用户选择不同的模型和API。

KnowledgeBase对象持久化,自动保存配置信息。

支持从文件直接创建知识库,并进行查询。

提供文档解析工具,方便从PDF等文件中提取文本。

使用教程:

1. 安装spRAG:使用Python包管理器pip安装sprag。

2. 设置API密钥:确保为OpenAI、Anthropic和Cohere等提供商设置了环境变量。

3. 创建知识库:使用create_kb_from_file函数从文件创建KnowledgeBase对象。

4. 加载知识库:通过kb_id加载已创建的知识库。

5. 查询知识库:使用query方法对知识库进行查询。

6. 自定义配置:根据需要自定义KnowledgeBase的配置,如使用不同的嵌入模型或重排器。

7. 添加文档:使用add_document方法向知识库中添加文档。

8. 运行查询并获取结果:执行查询并打印返回的段落。

浏览量:9

s1785318098921236

打开站点

构建AI去赚钱
s1785341518918206
网站流量情况

最新流量情况

月访问量

4.67m

平均访问时长

00:07:27

每次访问页数

6.62

跳出率

37.89%

流量来源

直接访问

51.41%

自然搜索

29.45%

邮件

0.92%

外链引荐

11.72%

社交媒体

6.47%

展示广告

0

截止目前所有流量趋势图

地理流量分布情况

美国

16.52%

中国

14.70%

印度

9.14%

日本

3.64%

德国

3.30%

类似产品

© 2024     AIbase    备案号:闽ICP备2023012347号-1

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图