Mar 24, 2025 · 最近推出的课程 构建和评估高级 RAG 中，以及 LlamaIndex 和评估框架 Truelens ，他们提出了RAG 三元组评估模式 — 分别是对问题的检索内容相关性、答案的基于性（即大 …

Dec 4, 2024 · 基于RAG的知识问答：包括用户query嵌入、召回、排序、拼接文档、构建context、基于query和context构建prompt、将prompt喂给大模型生成答案。 RAG的工作原理 问题理解 …

rag（检索增强生成）作为被广泛认可的解决方案，其潜力在于显著促进大模型在实际应用中的高效落地。 然而，即便RAG框架已奠定了坚实的基础，但在实践操作的层面，仍存在着诸多细节 …

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 …

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）由Facebook在2020年发表的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出，应用于知识敏 …

May 11, 2025 · 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。 …

模块化 rag 集成了各种方法来增强 rag 的不同组件，例如在检索器中整合搜索模块进行相似度检索并应用微调方法. rag 融合. rag 融合结合了 2 种方法： 多查询检索 利用 llm 从不同角度为给定 …

高级rag在原始rag的基础上进行了多方面的优化，特别是在索引、向量模型优化和检索后处理等模块上，显著提升了系统的性能和效率。 这种灵活的架构使得RAG能够适应多种应用场景，成 …

RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT） 大多数常用的数据分块方法（chunking）都是基于规则的，采用 fixed chunk size（译者 …

一、RAG在多轮问答的必要性. 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）RAG系统在单轮问答中表现出色，但当面对多轮对话时，传统RAG架构暴露出一个致命缺陷：缺乏对话上下 …