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- 一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
RAG 管道的关键部分是搜索索引，它存储了在上一步中获得的向量化内容。 最原始的实现是使用平面索引 — 查询向量和所有块向量之间的暴力计算距离。 为了实现1w+元素规模的高效检索，搜索索引 应该采用 向量索引，比如 faiss 、 nmslib 以及 annoy。
- 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
- 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。
- RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ - 知乎
RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ RAG 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 RAG 并不是任何时候都需要的，大部分情况下模型自己就… 显示全部 关注者 11 被浏览
- 大家都在做rag，那么如何评价rag的质量呢? - 知乎
最后，我们总结了该领域的发展趋势与尚待解决的难题，并对未来的研究方向进行了展望，以期为RAG领域的持续创新提供有价值的参考。 3 RAG数据集分类体系 为了系统性地梳理和理解当前RAG领域的全景，我们提出了一套层次化的数据集分类体系。
- 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
- deepseek下大模型就业方向（RAG、Agent等）还有前途吗？
RAG和Agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场景驱动：从“技术炫技”转向“解决实际问题”，例如用RAG降低企业客服成本
- 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
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