|
- 一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
RAG 管道的关键部分是搜索索引，它存储了在上一步中获得的向量化内容。 最原始的实现是使用平面索引 — 查询向量和所有块向量之间的暴力计算距离。 为了实现1w+元素规模的高效检索，搜索索引 应该采用 向量索引，比如 faiss 、 nmslib 以及 annoy。
- RAG-检索增强生成从入门到实战，看这一篇就够了 - 知乎
RAG（Retrieval-Augmented Generation）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。这种方法特别适用于那些高度依赖专业知识的任务，能够显著提升回答的精确度。 RAG的主要模块
- GraphRAG：知识图谱+大模型
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。 Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
- 大家都在做rag，那么如何评价rag的质量呢? - 知乎
最后，我们总结了该领域的发展趋势与尚待解决的难题，并对未来的研究方向进行了展望，以期为RAG领域的持续创新提供有价值的参考。 3 RAG数据集分类体系 为了系统性地梳理和理解当前RAG领域的全景，我们提出了一套层次化的数据集分类体系。
- 02-大模型中的RAG流程及问题 - 知乎
RAG（检索增强生成）作为被广泛认可的解决方案，其潜力在于显著促进大模型在实际应用中的高效落地。 然而，即便RAG框架已奠定了坚实的基础，但在实践操作的层面，仍存在着诸多细节有待我们进一步雕琢与优化，以确保大模型的各项能力得以淋漓尽致地展现。
- RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ - 知乎
RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ RAG 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 RAG 并不是任何时候都需要的，大部分情况下模型自己就… 显示全部 关注者 11 被浏览
- 如何透彻理解rag？ - 知乎
3 RAG 基础和方法 RAG的基础和目标，包括用户意图理解、知识检索、知识整合、答案生成和RAG评估。 基础 RAG 方法包含几个关键步骤：用户意图理解、知识来源解析、知识嵌入、知识索引、知识检索、知识整合、答案生成和知识引用。
- 如何高效提升大模型的RAG效果？ - 知乎
现在 RAG 的解决方案有很多，可以参见 LLM-Powered-RAG-System: A collection of RAG systems powered by LLM。 今天分享一些 RAG 系统的方法论，内容来自 RAG 论文作者之一 Douwe Kiela 的视频演讲 RAG Agents in Prod: 10 Lessons We Learned — Douwe Kiela, creator of RAG。
|
|
|