HippoRAG
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Hipporag
简介 :
HippoRAG是一个启发自人类长期记忆的新型检索增强生成(RAG)框架,它使得大型语言模型(LLMs)能够持续地整合跨外部文档的知识。该框架通过实验表明,HippoRAG能够以更低的计算成本提供通常需要昂贵且高延迟迭代LLM流水线的RAG系统能力。
需求人群 :
HippoRAG面向自然语言处理(NLP)领域的研究人员和开发者,特别是那些对大型语言模型的持续知识整合感兴趣的群体。它为开发更智能、更高效的AI系统提供了一个强大的工具,能够帮助他们构建能够理解和生成自然语言的复杂应用。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 61.5K
使用场景
用于构建能够回答复杂问题的问答系统
在多跳问答任务中整合跨文档信息以提供准确答案
作为研究项目的一部分,探索人类长期记忆在机器学习中的应用
产品特色
支持大型语言模型持续整合外部文档知识
基于神经生物学原理设计,模拟人类长期记忆
通过LangChain调用不同的在线LLM API或离线LLM部署
提供多种检索策略,包括预定义查询和API集成
支持与IRCoT集成,实现互补性能提升
提供详细的环境设置和使用指南,方便用户快速上手
包含所有必要的数据和脚本,以复现论文中的实验结果
使用教程
创建conda环境并安装依赖
设置数据集,按照指定格式准备检索语料库和查询文件
通过LangChain集成不同的在线或离线大型语言模型
执行索引过程,为检索语料库创建索引
运行检索,使用HippoRAG进行在线检索或集成到API中
复现论文中的实验,验证HippoRAG的性能和效果
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