RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ - 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），RAG 是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。
一文搞懂大模型RAG应用（附实践案例） - 知乎
相对于成本昂贵的“ Post Train ”或“ SFT ”，基于RAG的技术方案往往成为一种更优选择。本文从RAG架构入手，详细介绍相关技术细节，并附上一份实践案例。
一文看懂什么是RAG（检索增强生成） - AI全书
本文介绍了什么是RAG，RAG的特点以及发展阶段，然后讲了RAG的流程包括12个优化策略，前端部分适合大众阅读，后面部分专业性比较强，适合技术实践者阅读。
What is RAG? - Retrieval-Augmented Generation AI Explained - AWS
What is Retrieval-Augmented Generation (RAG), how and why businesses use RAG AI, and how to use RAG with AWS
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。
What is Retrieval-Augmented Generation (RAG) - GeeksforGeeks
RAG in Action: A RAG-powered search engine can not only return relevant webpages but also generate informative snippets that summarize the content of each page
15种典型RAG框架：卡内基梅隆大学最新RAG综述 - 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发
卡内基梅隆大学发布最新 RAG 综述，涵盖 15 种典型 RAG 框架，详细介绍其核心构件、架构、跨模态应用等，探讨 RAG 面临的挑战与局限性，并展望未来发展方向，包括多模态融合、扩展性与效率、个性化与适应性、伦理与隐私考量、跨语言及低资源语言支持、高级
RAGFlow is an open-source RAG engine based on deep document . . . - GitHub
It offers a streamlined RAG workflow for businesses of any scale, combining LLM (Large Language Models) to provide truthful question-answering capabilities, backed by well-founded citations from various complex formatted data