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RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結(jié)合信息檢索（IR）和生成式模型的技術(shù)框架。

RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結(jié)合信息檢索（IR）和生成式模型的技術(shù)框架。收起

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  • 紅帽推出紅帽高級(jí)開發(fā)者套件，加速應(yīng)用開發(fā)
    新產(chǎn)品將平臺(tái)工程工具與增強(qiáng)的安全功能相結(jié)合，通過(guò)增強(qiáng)功能來(lái)加快和簡(jiǎn)化應(yīng)用開發(fā)，并加快紅帽AI技術(shù)的采用 全球領(lǐng)先的開源解決方案提供商紅帽公司近日宣布推出紅帽高級(jí)開發(fā)者套件（Red Hat Advanced Developer Suite），是紅帽O(jiān)penShift的強(qiáng)大新成員。紅帽O(jiān)penShift是由Kubernetes驅(qū)動(dòng)的行業(yè)領(lǐng)先混合云應(yīng)用平臺(tái)，旨在通過(guò)增強(qiáng)功能提升開發(fā)者生產(chǎn)力與應(yīng)用安全性，
  • 【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學(xué)會(huì)“查了資料再回答”
    隨著大語(yǔ)言模型（LLM）在各個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用，我們不斷面對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn)：如何確保語(yǔ)言模型的回答不僅僅依賴于它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還能靈活地訪問(wèn)外部的、最新的知識(shí)庫(kù)。檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡(jiǎn)稱RAG）正是為了解決這個(gè)問(wèn)題而應(yīng)運(yùn)而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細(xì)介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場(chǎng)景、與相似技術(shù)的區(qū)別，以及它如何為AI系統(tǒng)帶來(lái)更高效、更智能的答案生成能力。
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    05/08 15:50
    【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學(xué)會(huì)“查了資料再回答”
  • RAG檢索不過(guò)關(guān)？試試這些優(yōu)化策略，精準(zhǔn)度飆升！
    近來(lái)，RAG成了大語(yǔ)言模型的“救命稻草”，可讓大語(yǔ)言模型回答更準(zhǔn)確、更靠譜?？蓡?wèn)題來(lái)了，很多 RAG 應(yīng)用的檢索系統(tǒng)還是有點(diǎn)“笨”：要么漏掉關(guān)鍵信息，要么抓回一堆無(wú)關(guān)緊要的“噪聲”，搞得最終答案質(zhì)量參差不齊。
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  • RAG檢索全攻略：Embedding與Rerank模型的終極指南
    在構(gòu)建基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的系統(tǒng)時(shí)，Embedding Model和Rerank Model扮演著至關(guān)重要的角色。比如你正在搭建一個(gè)智能搜索引擎，Embedding Model就像是幫你快速找到相關(guān)書籍的“圖書管理員”，而Rerank Model則像是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的“資深書評(píng)人”，負(fù)責(zé)從一堆書里精準(zhǔn)挑選出最符合你需求的那幾本。兩者配合，就像一對(duì)完美搭檔，確保RAG系統(tǒng)既能找到大量信息，又能精準(zhǔn)提煉出最關(guān)鍵的內(nèi)容。
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    03/19 09:45
    RAG
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  • GitHub上流行的RAG框架介紹及優(yōu)缺點(diǎn)分析
    隨著大型語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理中的廣泛應(yīng)用，其固有的知識(shí)截止和“幻覺(jué)”問(wèn)題逐漸暴露。為了解決這些問(wèn)題，檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡(jiǎn)稱 RAG） 技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。RAG 通過(guò)將外部知識(shí)庫(kù)中的相關(guān)信息檢索出來(lái)，并將這些信息融合到生成過(guò)程的上下文中，從而大幅提高了回答的準(zhǔn)確性、時(shí)效性以及上下文一致性。這一方法不僅能克服知識(shí)截止問(wèn)題，還能降低模型產(chǎn)生錯(cuò)誤或“胡言亂語(yǔ)”的風(fēng)險(xiǎn)。
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