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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（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），以增强模型处理知识密集型任务的能力。这种方法特别适用于那些高度依赖专业知识的任务，能够显著提升回答的精确度。 RAG的主要模块
- 检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
RAG优化分为两个方向：RAG基础功能优化、RAG架构优化。 我们分别展开讨论。 一、RAG基础功能优化 对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。
- 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
- RAG workflow是什么？ - 知乎
RAG（Retrieval-Augmented Generation）workflow是指在RAG技术基础上，通过定义和执行一系列任务来处理输入查询并生成最终回答的过程。 一、RAG技术 RAG是一种结合检索和生成的技术，旨在解决生成式模型在处理知识密集型任务时的不足。它通过从外部知识库中检索相关信息，再由生成模型（如GPT系列）基于
- 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要怎么入门学习，只会用gpt? - 知乎
最近公司要搞gpt，需要我来接手rag，但是不知道要怎么入手，有好的学习路线不 显示全部 关注者 14 被浏览 1,257
- 基于RAG多轮对话中，怎么实现query上下文的检索呢? - 知乎
步骤 4：执行检索：收集与得分最高的子图对应的文档。 步骤 5：生成最终回答：根据检索到的信息生成回答。 总结 检索增强生成（RAG）系统的厉害之处在于，它巧妙地把高效的信息检索和对上下文敏感的生成能力结合在了一起。
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