大少数现有方法仅从检索语料库中检索短的延续块，限度了对整个文档高低文的全体了解。 RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-OrganizedRetrieval）引入了一种新方法，即递归嵌入、聚类和总结文本块，从下往上构建具备不同总结级别的树。在推理时，RAPTOR模型从这棵树中检索，整合不同形象级别的长文档中的消息。 RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）比传统的检索增强型 LM 性能与相对准确度上提高 20%。
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一、RAPTOR 检索树的构建环节
RAPTOR模型的精髓在于其树状结构的构建，这一环节经过精心设计的递归算法成功，构成了一个档次清楚的多层级树形架构。这种结构不只清楚优化了模型对长文本消息的解决才干，更使得对复杂文本内容的了解和检索变得高效而精准。经过递归的模式，RAPTOR能够逐渐细化文本消息的粒度，从而确保在多个档次上都能捕捉到关键消息，为后续的文本剖析和运行奠定了松软的基础。
上方我将对详细步骤启动详细的说明：
二、RAPTOR 的检索环节
这里有两种模式成功，基于 深度检索树(树遍历) 和 广度检索树(折叠树)
三、开源名目案例运行示例
# 装置，在经常使用 RAPTOR 之前，请确保已装置 Python 3.8+。克隆 RAPTOR 存储库并装置必要的依赖项：git cloneraptorpip install -r requirements.txt# 开局经常使用 RAPTOR，请依照以下步骤操作：# 首先，设置您的 OpenAI API 密钥并初始化 RAPTOR 性能：import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"from raptor import RetrievalAugmentation# Initialize with default configuration. For advanced configurations, check the documentation. [WIP]RA = RetrievalAugmentation()# 将您的文本文档减少到 RAPTOR 启动索引：with open('sample.txt', 'r') as file:text = file.read()RA.add_documents(text)# 如今可以经常使用 RAPTOR 依据索引文档回答疑问：question = "How did Cinderella reach her happy ending?"answer = RA.answer_question(question=question)print("Answer: ", answer)# 将结构好的树保留到指定门路：SAVE_PATH = "demo/cinderella"RA.save(SAVE_PATH)# 将保留的树从新加载到 RAPTOR 中：RA = RetrievalAugmentation(tree=SAVE_PATH)answer = RA.answer_question(question=question)总结
RAPTOR在RAG中的优化为咱们提供了一个全新的视角和工具，使咱们能够更高效地利用海量消息，更精准地检索和生成高品质的内容。随着技术的不时提高和完善，置信RAPTOR将在未来为咱们带来更多惊喜和或者性。留意以上是我团体的了解，假构想深化了解可以阅读论文。
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