RAG全景图：从启蒙到高级36技，至终章Agentic RAG -- 知识铺
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，最早由Facebook在2020年的一篇论文中提出，旨在通过结合信息检索和生成模型的技术，引入外部知识库信息，以提升处理知识密集型NLP任务（如问答系统、文本摘要等）的效果。大型语言模型（LLMs）虽展现出强大的……
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构建RAG项目实战指南 -- 知识铺
大语言模型（LLMs）在应用中面临诸多挑战，主要包括领域知识的不足、信息的准确性问题以及生成虚假内容的风险。 检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库等信息源，结合了传统信息检索与大语言模型的优势，为LLMs的挑战提供了创新的解决方案。 尽管RAG在许多任务中展现出卓越的性能，但……
Qwen2进行RAG代码实践教程 -- 知识铺
RAG模型测试 简介RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，旨在通过外部知识库增强大型语言模型的能力。它通过检索相关信息来补充模型内部知识，提高输出的准确性和相关性。 特点 可解释性：RAG模型的工作流程清晰，易于理解和解释。 低……
如何从0到1搭建一个RAG应用 -- 知识铺
RAG系统概述 RAG，即Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的模型架构，用于处理复杂的自然语言处理任务。RAG系统通过检索相关信息并结合生成模型来提供准确的回答。 如何搭建RAG应用 搭建一个……
高级检索增强生成技术全面指南 -- 知识铺
检索增强生成技术（RAG）概述 引言生成式人工智能（GenAI）在文本生成、文本到图像生成等领域展现出强大的能力，但同时也存在一些局限性，如幻觉倾向、数学能力不足和缺乏可解释性。为了克服这些问题，**检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）**技术应运而生。 R……
LLM大模型技术实战：专补大模型短板的RAG与提升搜索召回率 -- 知识铺
大型语言模型在实际业务中的应用挑战 引言大型语言模型（LLMs）因其出色的多功能性和智能化，已深入我们生活和工作的方方面面。然而，当应用于实际业务场景时，通用的基础大模型往往难以满足具体需求，主要原因如下： 1. 知识的局限性模型的知识库完全依赖于其训练数据，而主流大模型如ChatGPT……
LLM大模型技术实战：专补大模型短板的RAG提升搜索召回率 -- 知识铺
大型语言模型在实际业务中的应用挑战 引言大型语言模型（LLMs）以其多功能性和智能化，正在改变我们与信息互动的方式。然而，在实际业务场景中，通用的基础大模型面临一些挑战，主要表现在以下几个方面： 知识局限性 模型的知识来源于训练数据，而主流大模型的训练集通常基于网络公开数据。 对于实时性……
RAG分析Part1：检索增强生成的不足 -- 知识铺
最近，大型语言模型（LLM）的兴起引发了人们对RAG系统的浓厚兴趣。许多从业人员都渴望了解RAG如何为自己的组织带来益处，一些企业已经发布了基于RAG的服务。本文将探讨RAG系统的一些局限性。 从语义检索开始 首先做个实验。下面的代码比较了查询内容与一系列语句的余弦相似度得分。它使用……
RAG开山之作：知识密集型NLP任务新解法 -- 知识铺
检索增强生成（RAG）综述 1. 简介检索增强生成（RAG）是一种先进的自然语言处理（NLP）技术，它将预训练语言模型与检索机制相结合，以增强模型对知识的访问和操作能力。 2. 核心概念 预训练语言模型：利用大量文本数据预训练的模型，能够捕捉语言的复杂特征。 检索机制：通过检索与问题相关的信息，……
利用RAG提升客户技术支持响应时间 -- 知识铺
利用RAG与知识图谱提升客户技术支持响应时间 发布时间：2024年04月26日 摘要本篇文章探讨了如何通过结合检索增强生成（RAG）和知识图谱（KG）的方法，显著提升客户技术支持的响应时间。通过构建知识图谱保留问题间的内在联系和结构信息，我们的方法在关键检索和文本生成指标上均取得了显……
