数模0error 原题背景 最近，“city 不 city”这一网络流行语在外国网红的推动下备受关注。随着我国过境免签政策的落实，越来越多外国游客来到中国，通过网络平台展示他们在华旅行的见闻，这不仅推动了中国旅游业的发展，更…

RAPTOR：索引树状 RAG，使用树结构来捕捉文本的高级和低级细节 提出背景使用树结构来捕捉文本的高级和低级细节递归摘要RAPTOR 递归树结构的构建 树遍历或压缩树检索 语义关联性检索对比 RAG、知识图谱树遍历检索和压缩树检索 提出背景 论文&#xff1…

在文章《大语言模型落地的关键技术：RAG》中，我们初步了解了RAG的基本概念、发展历史、系统组成以及评估方法，本文将着重讲解LLM落地面临的困难以及RAG技术的优化策略。 一、基座模型缺陷 基座模型的知识局限性： 时效知识&#xf…

LLM、AIGC、RAG 开发交流裙：377891973 本文翻译整理自：Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App https://python.langchain.com/v0.2/docs/tutorials/rag/ 文章目录 一、项目说明什么是 RAG ？概念索引检索和[生成 二、预览三、详细…

LLMs之RAG之CAG：《Dont Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks》翻译与解读 导读：这篇论文的核心思想是提出了一种名为缓存增强生成 (CAG) 的新颖方法，作为RAG的替代方案，尤其适用于知识库…

RAG 检索通常与向量数据库密切结合，也催生了基于 ChatGPT Vector Database Prompt 的 RAG 解决方案，简称为 CVP 技术栈。这一解决方案依赖于向量数据库高效检索相关信息以增强大型语言模型（LLMs），通过将 LLMs 生成的…

前言 这篇文章探讨了如何在工业环境中利用大型语言模型（LLMs）进行问题回答，特别是针对客服场景提供上下文相关的响应预测。然而，为了在行业环境中针对特定客户查询提供精确和相关的信息，LLMs需要访问全面的知识库以避…

目录 1. 文档嵌入 2. 查询处理 3. 向量搜索 4. 结果融合 5. 实现细节 使用 FAISS 进行向量召回 在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架中，向量召回是一个关键步骤，它涉及到从一个大规模的文档库或知识库…

【摘要】检索增强生成（RAG）通过检索相关知识来增强大语言模型（LLM），在减轻 LLM 幻觉和提高响应质量方面显示出巨大的潜力，从而促进 LLM 在实践中的广泛采用。然而，我们发现现有的 RAG 系统不足以…

一，RAG概述 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成任务的技术，它通过将外部知识库与大模型的生成能力相结合，提高了生成内容的准确性和丰富性。以下是关于RAG应用的…

原文：GitHub - Tongji-KGLLM/RAG-Survey 目录 RAG调查 什么是RAG？RAG的范式 幼稚的 RAG高级 RAG模块化 RAG如何进行增强？RAG 还是微调？如何评估 RAG？前景 严峻的挑战多式联运扩展RAG的生态系统RAG论文清单 增强阶段 …

第一篇：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(同济/复旦) 论文链接 1.简介 这篇全面的综述论文详细研究了 RAG 范式的发展，包括 Naive RAG、Advanced RAG 和 Modular RAG。介绍了 RAG 框架的三个基础技术，…

2025年十大开源大模型RAG框架 Open-webuiLlamaindexMaxKBHaystack by deepset-aiRAGFlow by infiniflowtxtai by neumlSTORM by stanford-ovalLLM-App by pathwaycomCognita by truefoundryR2R by SciPhi-AINeurite by satellitecomponentFlashRAG by RUC-NLPIRCanopy by pinec…

原文：AIGC面试宝典 1. 合成RAG测试集 成功构建一个RAG系统后想要评估它的为性能需要一个评估数据集,该数据集包含以下列: question(问题):想要评估的RAG的问题ground_truths(真实答案):问题的真实答案answer(答案):RAG预测的答案contexts:RAG用于生成答案的相关信…

目录 1. 前言2. 流程详解2.1 知识管理2.1.1 知识存储【未展开】2.1.2 知识加载(1) docx(2) pdf 2.2 切分2.2.1 固定长度分割2.2.2 自己写的固定分块方法 2.3 创建知识库的向量库2.4 检索2.5 模型部署和加载（1）api生成（2）Transform…

2024年，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术经历了从狂热到理性的蜕变，成为大模型应用领域不可忽视的关键力量。年初，AI的“无所不能”让市场充满乐观情绪，RAG被视为解决复杂问题的万能钥匙&#xff1…

本文翻译自：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/pdf/2312.10997 文章目录 摘要一、INTRODUCTION二、RAG概述A. Naive RAGB. Advanced RAGC. Modular RAGD. RAG与微调 三、 检索A. 检索来源1） 数据结…

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&#xff0…

一、什么是 RAG？ RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation，翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库，增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果，使得大模型在生成更精确、更贴合上下文…

题外话 之前我们在讲大模型的应用方向和架构时，有提到RAG、Agent、Fine-Tune。在作者写大模型专题的文章时，也是边学习，边梳理，边总结。在这个过程中，大模型在各个方向都不断地快速发展，对应的paper、理论…