RAG

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RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結(jié)合信息檢索（IR）和生成式模型的技術(shù)框架。

RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結(jié)合信息檢索（IR）和生成式模型的技術(shù)框架。收起

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  • RAG檢索不過關(guān)？試試這些優(yōu)化策略，精準(zhǔn)度飆升！
    近來，RAG成了大語言模型的“救命稻草”，可讓大語言模型回答更準(zhǔn)確、更靠譜?？蓡栴}來了，很多 RAG 應(yīng)用的檢索系統(tǒng)還是有點“笨”：要么漏掉關(guān)鍵信息，要么抓回一堆無關(guān)緊要的“噪聲”，搞得最終答案質(zhì)量參差不齊。
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  • RAG檢索全攻略：Embedding與Rerank模型的終極指南
    在構(gòu)建基于檢索增強生成（RAG）的系統(tǒng)時，Embedding Model和Rerank Model扮演著至關(guān)重要的角色。比如你正在搭建一個智能搜索引擎，Embedding Model就像是幫你快速找到相關(guān)書籍的“圖書管理員”，而Rerank Model則像是一位經(jīng)驗豐富的“資深書評人”，負(fù)責(zé)從一堆書里精準(zhǔn)挑選出最符合你需求的那幾本。兩者配合，就像一對完美搭檔，確保RAG系統(tǒng)既能找到大量信息，又能精準(zhǔn)提煉出最關(guān)鍵的內(nèi)容。
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    03/19 09:45
    RAG
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  • GitHub上流行的RAG框架介紹及優(yōu)缺點分析
    隨著大型語言模型在自然語言處理中的廣泛應(yīng)用，其固有的知識截止和“幻覺”問題逐漸暴露。為了解決這些問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG） 技術(shù)應(yīng)運而生。RAG 通過將外部知識庫中的相關(guān)信息檢索出來，并將這些信息融合到生成過程的上下文中，從而大幅提高了回答的準(zhǔn)確性、時效性以及上下文一致性。這一方法不僅能克服知識截止問題，還能降低模型產(chǎn)生錯誤或“胡言亂語”的風(fēng)險。
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  • 大模型應(yīng)用開發(fā)-走進(jìn) RAG 的世界
    在大模型的快速發(fā)展中，許多人被 ChatGPT、Claude 等對話模型驚艷得目瞪口呆。然而，我們稍微深挖就會發(fā)現(xiàn)，大模型的“超能力”并不總是那么穩(wěn)定，有時候它可能信心滿滿地生成錯誤答案。于是，一個叫 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 的技術(shù)應(yīng)運而生，為大模型的應(yīng)用開發(fā)帶來了一次質(zhì)的飛躍。
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