-
Kizdar net |
Kizdar net |
Кыздар Нет
RAG-检索增强生成从入门到实战,看这一篇就够了 - 知乎
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是什么? - 知乎
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 …
GraphRAG:知识图谱+大模型 - 知乎
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。 …
大模型检索增强生成(RAG)有哪些好用的技巧? - 知乎
总之RAG技术就像是一个“侦探+编剧+导演+编辑+老板+专家+新闻主播+裁缝+翻译官+服务员”的组合体,你得让它既能精准检索,又能自然生成,还得随时调整优化。用好了,它就是你的超级 …
检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案? - 知乎
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 …
大模型时代,目前开源的RAG检索增强框架有哪些? - 知乎
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 …
如何在不微调的情况下提高 RAG 的准确性? - 知乎
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 系统中怎样决定什么时候执行检索操作? - 知乎
rag 技术主要用于解决大模型的幻觉问题以及缺乏最新知识的问题。然而由于大模型在预训练和微调的过程中通常会用到一些通用领域、专业领域的百科数据,这些数据已经向模型中注入了大 …
大模型检索增强生成(RAG)有哪些好用的技巧? - 知乎
RAG(检索增强生成)是近期几个大模型应用方向上 最难下笔的一个,一方面是因为技术方案仍在快速迭代;另一方面是市场对它的认知还存在一定偏差。目前市场认为:chatBI(让大模型做 …
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 …