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评估的两种类型：检索评估和生成评估，下面的每个策略将被标记为检索评估、生成评估或两者。 如果没有真实数据，如何评价 RAG？ 基于相似度阈值判断. 类型：检索评估. 如果正在使 …

基于此，大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术迅速崛起，成为有效破解这一难题的主流解决方案。 然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在 …

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。 …

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 …

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 …

rag 引擎结合问题和检索到的文档，生成详细的意大利面制作指南。 优化检索质量 ：通过微调嵌入模型，提升检索的相关性和准确性。 在医学或法律这些特定领域使用 RAG 引擎时，可以用领 …

rag技术的重要性：rag通过结合llms的生成能力和外部数据检索来提高回答的准确性，但在处理长文本和噪声信息时仍面临挑战。 现有RAG方法的局限性 ：现有RAG方法忽视了系统状态变量 …