专题演讲嘉宾:尹一峰

Hugging FaceMachine Learning Engineer

在 Hugging Face 任职Machine Learning Engineer,是全世界最大的 AI 开源社区的主要维护者。

by 尹一峰

Hugging Face
Machine Learning Engineer

RAG 要不要做语义检索,有很多讨论,还没有定论。我将深入探讨基于语义搜索(Semantic Search)的 RAG 系统的重要性,揭示它为何在当前技术背景下被严重低估。我也将分析语义搜索的本质及其在RAG系统中的关键作用,并分享如何基于这一本质设计出高效的系统架构。此外,演讲还将讨论KG驱动的RAG系统,并指出它并非适用于所有数据类型,帮助听众理解如何根据不同的数据特性选择最合适的 RAG 范式。

演讲提纲:

  1. RAG 简史
  2. Semantic Search 为什么看上去像是要被淘汰
  3. Semantic Search 到底是在做什么
  4. Semantic Search based RAG系统设计
  5. KG RAG 简介
  6. 什么样的数据适合KG?什么样的数据适合Semantic search
  7. 总结展望

听众收益:

  • 如何设计出更有效的 RAG 系统
  • 根据自己的数据和系统,该如何选择 RAG 范式

 

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