GraphRAG手调Prompt提取自定义实体

SUCCESS: Global Search Response: ### 优化RAG的主要方法这些论文主要提出了多种方法来优化Retrieval-Augmented Generation (RAG)，以下是详细的总结：

1. 集成RAG与MOE论文提出了一种新颖的架构，该架构将Retrieval-Augmented Generation (RAG) 与Mixture of Experts (MOE) 集成在一起，以增强大型语言模型（LLMs）的角色基础安全性和北约清关级别 [Data: Reports (20, 23, 25, 26, 27 +more)].
2. 解析和向量化半结构化数据论文介绍了一种新颖的方法，用于解析和向量化半结构化数据，从而增强了RAG在大型语言模型中的功能 [Data: Reports (10, 13, 16, 17 +more)].
3. RAG的阶段分类论文将RAG范式分为四个不同的阶段：预检索、检索、后检索和生成，提供了一种结构化的方法来实施RAG [Data: Reports (41)].
4. RAG的评估方法论文引入了特定的评估方法，这对于评估检索增强生成过程的有效性至关重要 [Data: Reports (42)].
5. 解决RAG的挑战论文识别并解决了RAG中的挑战，为未来研究改进该方法奠定了基础 [Data: Reports (43)].这些方法共同为RAG的优化和实施提供了全面的框架和工具。

- **问题2：最新的RAG研究综述** ```bash poetry run poe query --method local "最新的RAG研究综述" ```

SUCCESS: Local Search Response: ### 最新关于RAG的调查最近，关于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的调查引起了计算语言学界的广泛关注。与传统的生成模型相比，RAG在许多自然语言处理（NLP）任务中显示出显著的优势，并取得了最先进的性能。以下是关于RAG的最新调查的详细信息。

调查概述

调查论文《A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large Language Models》由Yizheng Huang和Jimmy Huang撰写，于2024年4月17日发表。该论文详细探讨了RAG如何结合检索方法与深度学习进展，以解决大型语言模型（LLMs）的静态限制问题，通过动态整合最新的外部信息来增强模型的准确性和可靠性。

RAG的四个分类

论文将RAG范式分为四个主要类别：预检索、检索、后检索和生成。这种分类从检索的角度提供了对RAG性能影响因素的详细视角，并讨论了该领域的进展。

未来研究方向

此外，该论文还介绍了RAG的评估方法，并提出了未来的研究方向，旨在通过提供一个有组织的框架和分类，来整合现有的RAG研究，阐明其技术基础，并突出其扩大LLMs适应性和应用的潜力。这些信息提供了关于RAG的最新调查的全面概述，展示了其在NLP领域中的重要性和未来的发展潜力。以上信息参考了以下数据记录：

• 实体（Entities）：36, 38, 41
• 关系（Relationships）：35
• 来源（Sources）：4希望这些信息能帮助您更好地理解最新的RAG调查。

可以看到，系统不仅给出了最新综述的标题、作者、发表时间和简介，还精准地提取了它的核心观点，也就是把RAG分成了四种范式，并讨论了相关的评估方法和研究方向。输入的几个文档里其实还有一份2022年的综述，但系统自动选择了最新的2024年那篇。可以想象，如果能把查询结果里那些实体ID做成可以点击的链接，作为hint或信息卡片展示，那交互体验就更妙了。 ## 4. 总结 总体来看，这篇就是手把手教你如何通过手动调整Prompt，来生成更符合自己业务需求的实体。文章也顺带聊了调整过程中可能遇到的问题和对应的解决办法。最后，用优化后的实体提取Prompt，对一批RAG相关的论文做了索引、可视化和检索测试。从测试结果来看，相比之前依赖自动Prompt-Tune的效果，这次调整带来的提升可以说是质的飞跃。