检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索（搜索）和生成（如自动文本生成）的技术。 它通常用于
什么是RAG检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情
RAG（Retrieval-Augmented Generation）主要依赖于文本相似性进行实体检索，但在处理包含文本和拓扑信息的图结构时显得不足。GRAG旨在解决传统RAG方法在图结构文本中的不足。GRAG强调了子图结构的重要性，提升了检索和生成过程的效果，提高了多跳推理任务中的性能，并有效减少了“幻觉”（即生成错误信息）的发生。GRAG包含四个主要阶段：索引、图检索、软剪枝和生成。1 索引阶
在 2024 年 All Things Open 大会上，了解有关生成式 AI、向量数据库和 RAG 的新进展。译自Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) Techniques，作者 Tim Spann。检索增强生成(RAG) 近年来随着其日益普及，经历了许多进步。在 10 月 28 日All Things Open (ATO) 2024的演讲中
简介 现有的 ChatGPT 的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题： 偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些
简介现有的 ChatGPT 的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后
探讨检索增强生成（RAG）作为解决大型语言模型（LLMs）遇到的挑战的有效方法，以提高生成的准确性和可信度，特别是对于知识密集型任务。
简介现有的ChatGPT的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有
大型语言模型（LLMs）展示了显著的能力，但面临幻觉、过时知识和不透明、不可追溯的推理过程等挑战。检索增强
? 小琳AI课堂又和大家见面啦！今天，我们要聊一聊一个超级炫酷的新概念——RAG，“检索增强生成”的缩写。听起来是不是像给语言模
简介现有的ChatGPT的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有
RAG是一种检索增强生成模型，由信息检索系统和seq2seq生成器组成。它的内部知识可以轻松地随时更改或补充，而无
033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种在信息检索和文本挖掘领域，我们之前已经讲过了TF-IDF算法和BM25算法。TF-IDF因其简单和实用常常成为很多信息检索任务的第一选择，BM25则以其坚实的经验公式成了很多工业界实际系统的重要基石。然而，在信息检索研究者的心里，一直都在寻找一种既容易解释，又能自由扩展，并且在实际使用中效果显著的检索模型。这种情况一直到20世纪90年代末、21世纪初才
引言在生成式人工智能（GenAI）的世界里，您经常会遇到 RAG（Retrieval Augmented Generation）这个术语。基本上，RAG 是关于为大语言模型（LLM）提供额外的相关信息（上下文）以帮助它们生成更好和更相关的响应。设置一个基本的 RAG 系统并不复杂，但它通常在提供高度准确的响应方面表现欠佳。主要原因之一是这种设置并不总是为 LLM 提供最精确的上下文。在下面的架构图
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成模型的技术，旨在提高自然语言处理任务的性能
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），是指为大模型提供外部知识源的概念。能够让大模型生成准
在传统的RAG框架中，检索单元通常较短，如100字的维基百科段落。检索器需要在庞大的语料库中搜索，这增加了检索负担。为
要求检索到的上下文应集中且精准，尽量减少无关信息的干扰。：要求答案必须植根于所提供的上下文中，有助于预防幻觉
通过提出问题和获取相关信息来与 PDF 进行交互。这个本地托管的应用程序使用 LangChain 和 Streamlit。在信息时代，处理庞大的 PDF 每天都在发生。大多数时候，我发现自己淹没在文字的海洋中，努力寻找我想要或需要一页阅读的信息。但是，如果我可以询问有关 PDF 的问题，并且不仅可以恢复相关信息，还可以恢复页面内容，该怎么办？这就是检索增强生成 （RAG） 技术发挥作用的
