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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
- 在大模型应用中，如何提升RAG（检索增强生成）的能力？
简单来说，RAG主要是由 检索和生成 两个阶段组成： 检索阶段：在检索阶段，算法搜索并检索与用户提示或问题相关的信息片段。向量数据库中查找与Query相关的数据。 生成阶段：大模型从增强提示及其训练数据的内部表示中提取信息，以在那一刻为用户量身定制引人入胜的答案。 那么，基于RAG的
- 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。
- RAG（检索增强生成）会不会消亡呢？ - 知乎
复赛RAG流程：块优化（图像信息和路径知识利用）-两路稀疏检索粗排-重排-答案迭代优化 接下来我们将分别介绍我们在 准确性， 高效性 和 实用性 方面的实践和实验结果，以飨读者 1 准确性 数据处理流程 zedx文件处理：zedx文件解压-路径解析-文档抽取-保存。
- RAG（检索增强生成）对于大模型来说，有什么好处？
RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。 理解不难，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，给大模型生成漂亮的回答。 经历23年年初那一波大模型潮，想必大家对大模型的能力有了一定的了解，但是当我们将大模型应用于
- 检索增强RAG中有哪些好用的Chunk切分方法？ - 知乎
在RAG（Retrieval Augmented Generation）准确率优化问题中，有通过炼丹的、有通过设计复杂流水线的、有通过预处理的、有通过后处理的。但，有一项工作的重要性容易被忽视，那就是 切！文！档！ 我通过文档结构（AST）的方式，设计了一组切文档的规则，应用这些规则，使得参数相同的情况下，RAG的
- GraphRAG：知识图谱+大模型
Graph RAG是一种基于知识图谱的 检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。 Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
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