IncarnaMind:通过AI模型与多个文档同时聊天 并能精确查询信息

IncarnaMind 是一个允许用户通过多种大语言模型(LLM)与个人文档(PDF、TXT)进行互动的工具,如 GPT-3.5、GPT-4 Turbo、Claude,以及开源的 LLMs 如 Llama2。
该项目解决了文档检索中的常见挑战,包括处理多个文档、精确性与语义检索的平衡,以及跨不同 LLM 的稳定性。
IncarnaMind 的突出优势包括:
  1. 多文档支持:
    • 跨文档查询:IncarnaMind支持多跳查询,能够同时处理多个文档,而不是仅限于一次查询一个文档。这对于需要跨多个文档进行复杂信息检索的用户来说,非常有用。从而为用户提供更全面和整合的数据信息。
    • 适应复杂场景:传统工具往往只能处理单个文档,而IncarnaMind打破了这一局限,非常适合处理涉及多个文档的复杂场景。
  2. 自适应分块技术:
    • 滑动窗口分块:这种方法在信息检索过程中动态调整窗口的大小和位置,确保既能获取广泛的上下文信息,又能获取详细的信息。这相较于传统的固定块大小的检索增强生成(RAG)方法是一个改进。根据文档内容的复杂性和用户查询的需求,动态调整信息检索窗口的大小和位置。这样可以平衡获取更全面的上下文信息和精细的细节。

    • 改进的信息解析:相比于传统固定块大小的方法,这种自适应技术使系统更能够解析和理解复杂文档,提升信息检索的效果。
  3. 集成检索器(Ensemble Retriever)

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