检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）-CSDN博客
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本
一文看懂什么是RAG（检索增强生成） - AI全书
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的 LLM 应用方案。理解不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型生成漂亮的回答。
学习检索增强生成 (RAG)技术，看这篇就够了——热门RAG文章摘译 (19篇) - 知乎
检索增强生成（RAG）结合了大型语言模型（LLMs）的生成能力与外部知识源，从而提供更准确且最新的回答。近年来，RAG的进展主要集中在通过迭代优化LLM或通过额外的指令调优获得的自我批评能力来提升检索效果。
检索增强生成_百度百科
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成技术的模型。它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。
检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
摘要检索增强生成（RAG）通过融合外部知识库与大型语言模型，已成为解决知识密集型自然语言处理（NLP）任务的关键范式。高质量、多样化的数据集是推动RAG技术发展、评估模型能力和揭示其局限性的基石。本文旨在对RAG领域的关键数据集进行一次系统性的梳理与全景分析。我们基于对30篇核心
什么是检索增强生成 (RAG)？| RAG 全面指南 | Elastic
检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来补充文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。
深度解析 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术原理-腾讯云开发者社区-腾讯云
在这一背景下，RAG（Retrieval-Augmented Generation检索增强生成）技术应运而生。 RAG 结合了检索（Retrieval）与生成（Generation）两大模块，为解决复杂信息处理和知识密集型任务提供了新的思路。
什么是 RAG？ | Microsoft Azure
检索增强生成 (RAG) 是一种 AI 框架，它结合了两种技术；首先，它从数据库、文档或 Web 等外部源检索相关信息。收集到相关信息后，就会将其用于指导和增强生成的回复。这种方法充分利用了检索和生成技术的优势，确保了回复的准确性和相关性，并通过最新的具体信息丰富了上下文。这种双重