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 …

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。 …

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 …

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 …

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 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 …

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 …

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 …