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
原创
2024-02-02 18:10:08
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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
原创
2024-01-16 17:52:05
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引言在现代人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）如GPT-4的使用中，如何结合现有的知识库和实时数据，使模型生成更准确、更有针对性的答案，成为一个热门话题。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应运而生。通过将检索系统与生成模型结合，RAG能为生成任务提供更相关的信息，解决模型在处理实时信息和大型知识库时的瓶颈。1. 检索增强生成RAG是什么？RA
原创
2024-10-12 12:08:12
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RAG 技术不仅为 AI 应用带来了更高的准确性和灵活性，还为开发者提供了一种创新的思路，能够开发出更智能、更贴合用户需求的
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是近年来深度学习领域的重要技术突破，旨在解决大语言模型（LLM）在知识更新、事实准确性以及领域专业化方面的局限性。本文将从核心架构、功能实现、实践规范到高级应用，按递进式组织内容，全面解析RAG技术的原理、发展和应... ...
现有的RAG方法在使用开源LLMs处理复杂查询（如多跳检索任务）时，表现出有限的推理能力。提出了一个名为**OPEN-RAG**的新框
原创
2024-10-28 16:39:32
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一、引言在自然语言处理领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正逐渐引起广泛关注。它结合了信息检索和语言生成的优势，为解决各种自然语言处理任务提供了新的思路和方法。本文将详细介绍 RAG 的流程及技术分析，帮助读者更好地理解这一创新技术，并介绍在昇腾的解决方案，帮助你快速高效实现部署。二、RAG 技术概述RAG 是一种将检索与生成相结合的技术，旨
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
翻译
2024-10-16 17:25:56
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Infinite Retrieval、IterDRAG、KG-RAG、LightRAG：架构、部署；MiniRAG、PIKE-RAG、RAG-Anything、Speculative RAG。
概述、Agentic RAG：类型、实现、其他；AUTO-RAG、ChunkRAG、FastRAG：架构、Graph RAG、HtmlRAG。
langchain4j RAG API增强
在当前的技术领域中，with langchain4j，实现基于检索的增强生成（RAG）API已成为一项重要的应用。这一过程不仅能够提升生成模型的准确性和上下文相关性，也为开发者带来了更大的灵活性和丰富性。本文将带你走过从环境准备到性能优化的每一个步骤，帮助你构建和增强你的API。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的准备工作到位。这里我们
该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。
原创
2024-10-10 14:38:09
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选择维度框架工具路径（如LlamaIndex）自定义函数路径langchain开发效率高（开箱即用）中（需要编码实现）灵活性中（受框架限制）高（完全可控）维护成本低（框
RAG是一种结合了检索式方法和生成式方法的技术，旨在提高文本处理任务的效率和质量。RAG通过信息检索的方式从大规模
RAG是一种结合了检索式方法和生成式方法的技术，旨在提高文本处理任务的效率和质量。RAG通过信息检索的方
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
原创
2024-07-29 09:34:56
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大模型构建与优化方法解析 摘要：本文系统阐述了大语言模型构建的六步法，包括数据采集、预处理、模型设计、预训练
import jiebafrom langchain_community.document_loaders import TextLoaderfrom langchain_community.vectorstores import FAISSfrom langchain_
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
原创
2024-07-24 11:09:29
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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
原创
2024-07-24 15:19:01
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