为了结合这些对比方法的优势，我们提出了一种图形 RAG 方法，用于回答关于私人文本语料库的问题，该方法随着用户问题的普遍性和要索引的源文本数量而扩展。对于在 100 万令牌范围内的数据集上的一类全局意义问题，我们展示了图形 RAG 相对于天真的 RAG 基线在生成答案的全面性和多样性方面带来了显著改进。llm 模型期望像 llama3、mistral、phi3 等语言模型，嵌入模型部分期望像 mx

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互联网上有大量关于如何构建RAG管道的教程，问题在于，大多数都依赖于在线服务和云工具，特别是在生成部分，许多教程都主张使用OpenAI LLM API，不幸的是，这些API并不总是免费的，而且在处理敏感数据时可能不被认为是可信的。现在我们已经成功地将我们的数据（研究论文）加载到我们的向量存储（Qdrant）中，我们可以开始查询它以获取相关数据，以供我们的LLM使用。Llamaindex支持各种数据

有趣的是，在实施自定义函数之后，我发现了一个现有的LangChain函数，它将自定义的Pydantic工具输入定义转换为Mixtral可以识别的JSON对象。正如提到的，大多数模型没有经过训练来产生行动输入或文本，如果不需要行动，我们必须使用当前可用的内容。它们共同使LLM能够提供更准确的推荐，随着时间的推移了解用户的偏好，并获得更广泛的最新信息，从而实现更具互动性和适应性的用户体验。正如提到的那

R ，从传染病模型中移除的人群，指的是被隔离或对该疾病具有免疫力的人群[59]。经过数据筛选、分类和其他预处理工作，结合各国数据趋势，从2020年1月16日至5月15日中国累计确诊病例、累计疑似病例、新增确诊病例、累计死亡病例和累计治愈病例，以及从2020年2月1日至4月30日日本、韩国和英国（英国）的累计确诊病例和累计疑似病例，最终保留了从2020年3月1日至5月29日美国（美国）的新确诊病例、

摘要我们介绍了一种新颖的基于图的检索增强生成（RAG）框架，专门为医学领域设计，称为，旨在增强大型语言模型（LLM）的能力，并生成基于证据的结果，从而在处理私人医疗数据时提高安全性和可靠性。我们的全面流程始于一种混合静态语义方法的文档分块，显着改善了传统方法的上下文捕捉。提取的实体用于创建一个三层次的分层图结构，将实体与来自医学论文和字典的基础医学知识联系起来。然后这些实体相互连接以形成元图，基于

在 chest X-ray 数据集上做肺分割介绍在此任务中，您将开发一个系统，可以在胸部X光片中自动检测肺部的边界框。对于这项任务，我们将使用一个名为[Yolo]的网络（https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf） 。有关YOLO（以及最新的YOLOv2 / YOLO9000）方法的详细信息，请参阅以下文章：** YOLO：统一的实时物体检测** [http...

本示例旨在展示如何基于Schema的定义，利用大模型实现对图谱实体和关系的抽取和构建到图谱。

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