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- 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。
- 检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
RAG优化分为两个方向：RAG基础功能优化、RAG架构优化。 我们分别展开讨论。 一、RAG基础功能优化 对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场景优化。
- 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
- RAG是什么？ - 知乎
然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛
- 大模型有什么好的评估方法（无须groudtruth）？RAG又有什么好的评估方法？ - 知乎
评估方法：从人工检查到LLM评审 如何全面衡量RAG系统？ 评估RAG系统，主要有两种方法： 确定性测量：这些指标可以直接从系统日志里算出来，比如延迟、令牌使用情况，还有召回率（前提是你有数据）。这类指标计算起来相对简单直接。 LLM评判式评估：这种方法让另一个LLM充当“评委”，来评估
- 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。
- RAG的底层原理是什么？ - 知乎
本篇文章我将和大家聊聊RAG知识库系统的核心原理，用幽默详细的语言向大家分享RAG是如何让大语言模型变得更专业。 一、检索增强生成（RAG）是什么？ RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成） 是一种将传统信息检索系统与大语言模型相结合的技术架构。
- 如何利用RAG系统提高财务文档分析的准确性和效率？ - 知乎
可以参考 这篇文章 （包含代码）：主要介绍了一种基于检索增强生成（RAG）系统的财务助手，用于查询10-K报告。 文章详细描述了系统的工作流程，包括创建提示模板、初始化语言模型（LLM）、设置检索和生成流水线、测试和确保准确性等步骤。
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