RAG. GIUSEPPE BENEDETTIBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	RAG. GIUSEPPE BENEDETTI
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REDA INFISSI snc
ROSADA spa
RABOR snc di RAPETTI ANGELO & GEOM. ENNIO

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RACANIELLO EMANUELE
R.C.D. srl
R.G.P. INTERNATIONAL srl

Company News:

一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法 - 知乎
最近推出的课程构建和评估高级 RAG 中，以及 LlamaIndex 和评估框架 Truelens ，他们提出了RAG 三元组评估模式 — 分别是对问题的检索内容相关性、答案的基于性（即大语言模型的答案在多大程度上被提供的上下文的支持）和答案对问题的相关性。
RAG-检索增强生成从入门到实战，看这一篇就够了 - 知乎
基于RAG的知识问答：包括用户query嵌入、召回、排序、拼接文档、构建context、基于query和context构建prompt、将prompt喂给大模型生成答案。 RAG的工作原理问题理解和检索阶段：RAG模型接收到用户的问题或请求后，利用检索模块从预定义的知识库或文档集合中找到与
RAG是什么？ - 知乎
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）由Facebook在2020年发表的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出，应用于知识敏感的NLP任务，如问答。RAG将问题求解划分为检索和生成两阶段，先通过检索，查找与问题相关的文档，再将文档和
检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
RAG之前先做query分类不是每个query需要召回增强，有些可以直接用大模型回答，例如摘要、续写、翻译等。query分类的目的是过滤和分流，把需要RAG的query送入RAG，把不需要RAG的query直接送入大模型。
RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ - 知乎
rag 技术主要用于解决大模型的幻觉问题以及缺乏最新知识的问题。然而由于大模型在预训练和微调的过程中通常会用到一些通用领域、专业领域的百科数据，这些数据已经向模型中注入了大量基础知识，因此在很多应用场景，如常识问答、经典的领域知识问答中，仅靠大模型自己也能够应付大多数
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rag系统，就得从这两个部分入手，同时还要关注系统整体的表现。 rag评估的三大维度评估rag系统，通常得从以下几个关键领域入手：检索质量：检索器能不能准确找到并抓取相关文档？响应质量：生成器能不能用好检索到的上下文，给出准确且有用的回答？
GraphRAG：知识图谱+大模型 - 知乎
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中多路召回融合算法rrf的一些疑惑? - 知乎
在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，多路召回的结果如何处理，通常涉及以下两种常见方法：融合算法（如RRF）进行重排序后直接提供结果使用rerank模型对召回结果重排
大家觉得做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是那部分工作？ - 知乎
rag技术的重要性：rag通过结合llms的生成能力和外部数据检索来提高回答的准确性，但在处理长文本和噪声信息时仍面临挑战。现有RAG方法的局限性：现有RAG方法忽视了系统状态变量的引入，这些变量对于确保自适应控制、检索停止和系统收敛至关重要。
CVPR 2025有哪些值得关注的文章？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视