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讨论总结

这是一个关于段落（或特定句子）末尾带引用的RAG（检索增强生成）如何实现的讨论。许多评论者分享了自己的实现方式或相关经验，包括代码实现、不同数据库的运用、模型训练和微调等多种方式，也有人提供了相关的文档或代码链接以供参考，整体讨论氛围比较积极，大家都在积极分享技术见解。

主要观点

  1. 👍 使用ChatGPT API并在提示中提出要求来处理带有引用的RAG
    • 支持理由：作者bortlip分享了自己的实践经验，详细介绍了在提示中的要求、回答的格式等内容。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 存储内容时存储元数据可作为实现RAG的一种方式
    • 正方观点：评论者bigattichouse提出这种方式，如创建文章的包装器以JSON格式存储相关信息并存入向量数据库。
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型被训练用于输出引用
    • 解释：有评论者指出这一观点，并给出了相关文档链接供更多了解。
  4. 💡 利用模型结构化输出实现RAG不难，可通过在提示中传入JSON模式来实现
    • 解释：有评论者从理论上提出这种解决思路。
  5. 💡 在HuggingChat上实现RAG引用的分组方式，并提示模型使用内联引用，前端进行后处理转换为可点击链接
    • 解释：评论者SensitiveCranberry介绍了在HuggingChat上的这种实现方式。

金句与有趣评论

  1. “😂 每一个回复都把这个弄得过于复杂了，哈哈。”
    • 亮点：表达出对部分回复过于复杂的一种诙谐看法。
  2. “🤔 当你存储内容时，你存储元数据。”
    • 亮点：简洁地提出一种实现RAG的关键步骤。
  3. “👀 可能作为一个后处理步骤效果最好……你可以有一个针对任务进行微调的第二个LLM，读取内容并匹配输入的RAG元素，并对哪个来源与文本的哪个块相匹配进行分类。”
    • 亮点：提出一种新颖的利用第二个LLM进行后处理的思路。

情感分析

总体情感倾向为积极，大家都在积极分享自己的观点和经验，没有明显的分歧点。可能是因为这个话题比较专业，大家更多是在分享知识和见解，而不是进行争论。

趋势与预测

  • 新兴话题：图数据库（GraphRAGs）在实现RAG中的应用可能会引发后续讨论，因为它能提供更多语义理解。
  • 潜在影响：这些关于RAG实现方式的讨论有助于推动相关技术在信息检索和文档处理等领域的发展，提高引用准确性和信息整合效率。

详细内容：

标题：关于在段落末尾（或特定句子）实现带有引用的 RAG 的探讨在 Reddit 上引发热议

在 Reddit 上，一则关于如何在段落末尾（或特定句子）实现带有引用的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多用户的积极参与，评论数众多。

主要的讨论方向包括各种实现方法的探讨、对不同方案效果的评估以及相关技术的应用前景等。

文章将要探讨的核心问题是：如何找到一种高效且可行的方式来实现段落末尾或特定句子的带有引用的 RAG。

讨论焦点与观点分析

有人分享说，自己在尝试时使用了 ChatGPT API，并在提示中进行了详细的设定。还有人提供了一个包含搜索助手代码的 GitHub 链接，展示了其实现上述功能的具体方式。有人认为关键在于行内引用，想了解尝试后的结果如何。也有人觉得每个回复都把这个问题过于复杂化了。

有人指出，在存储内容时，可以存储元数据，以 JSON 格式或其他方式进行。还有人提到可以使用 YAML 替代 JSON 在提示格式中。有人说 Codium CEO 在与 langchain 的访谈中提到过相关内容，认为这在思考后很有意义。

有人尝试自己用 dify 实现 RAG，但只能在结尾提供所有引用。有人提到存在用于识别最可能引用的模型，并给出了相关示例链接。

有人认为可以用图形数据库实现，虽然可能速度较慢，但能提供更多语义理解。有人给出了具体的系统提示和引用示例。

还有人提到了 HuggingChat 的做法，将相关内容按来源分组，通过前端后期处理将引用变成可点击的链接。

讨论中的共识在于大家都在积极探索实现带有引用的 RAG 的有效方法。特别有见地的观点如利用不同的数据格式和存储方式来优化实现过程，丰富了讨论的深度和广度。