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- 一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当前最火热的LLM应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。 每当将大模型应用于实际业务场景时发现，通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求
- RAG-检索增强生成从入门到实战，看这一篇就够了 - 知乎
RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型处理知识密集型任务的能力。以下是关于RAG的详细介绍： RAG技术简介 RAG（Retrieval-Augmented Generation）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
- RAG是什么？ - 知乎
然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛
- 02-大模型中的RAG流程及问题 - 知乎
一、 概要 鉴于大模型在落地应用中常因“幻觉现象”而面临准确度挑战，即生成内容虽流畅却可能偏离事实或用户意图，当前业界普遍采取的一项核心策略是引入RAG（检索增强生成）流程。RAG流程旨在利用检索机制为生成过程提供坚实的事实基础与上下文参考，有效缓解大模型的幻觉问题，进而
- 如何透彻理解rag？ - 知乎
3 RAG 基础和方法 RAG的基础和目标，包括用户意图理解、知识检索、知识整合、答案生成和RAG评估。 基础 RAG 方法包含几个关键步骤：用户意图理解、知识来源解析、知识嵌入、知识索引、知识检索、知识整合、答案生成和知识引用。
- 大模型时代，目前开源的RAG检索增强框架有哪些？ - 知乎
论文中的主要内容 论文的主要内容包含六个主要内容，RAG简介、RAG核心组件、多模态RAG、现有的15种RAG框架、RAG的挑战和局限、RAG未来的方向 RAG无论是从搭建成本、扩展性还是适用场景都是当前大模型在企业内快速落地的最可行的、最优选择。
- 检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
最近看到复旦大学的一篇探索RAG最佳实践的 文章，很有意义。于是结合这篇论文和我常被人问到的问题，聊聊RAG最佳实践。 RAG之前先做query分类 不是每个query需要召回增强，有些可以直接用大模型回答，例如摘要、续写、翻译等。query分类的目的是过滤和分流，把需要RAG的query送入RAG，把不需要RAG的
- 如何高效提升大模型的RAG效果？ - 知乎
现在 RAG 的解决方案有很多，可以参见 LLM-Powered-RAG-System: A collection of RAG systems powered by LLM。 今天分享一些 RAG 系统的方法论，内容来自 RAG 论文作者之一 Douwe Kiela 的视频演讲 RAG Agents in Prod: 10 Lessons We Learned — Douwe Kiela, creator of RAG。
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