RAG(中文为检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。 例如,向 LLM 提问一个问题(answer),RAG 从各种数据源检索相关的信息,并将检索到的信息和问题(answer)注入到 LLM 提示中,LLM 最后给出答案。 RAG 是2023年基于 LLM 的系统中最受欢迎的架构。许多产品基于 RAG 构建,从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答服务...
RAG(中文为检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。 例如,我们向 LLM 提问一个问题(answer),RAG 从各种数据源检索相关的信息,并将检索到的信息和问题(answer)注入到 LLM 提示中,LLM 最后给出答案。 RAG 是2023年基于 LLM 的系统中最受欢迎的架构。许多产品基于 RAG 构建,从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答...
RAG(检索增强生成)简介: 检索增强生成(RAG)是一种优化大型语言模型(LLM)输出的方法,使其能够在生成响应之前引用训练数据之外的权威知识库。LLM 使用海量数据进行训练,拥有数十亿个参数,能够执行诸如回答问题、翻译语言和完成句子等任务。RAG 在 LLM 强大功能的基础上,通过访问特定领域或组织的内部知识库,而无需重新训...
为克服这些挑战，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术应运而生，其核心思想是大模型在生成答案时，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示输入给大语言模型（LLMs），从而增强模型处理知识密集型任务的能力，显著提升了生成的准确性和可信度。01.RAG演进历程与技术实现RAG的概念首次于20...
GraphRAG是一种利用知识图谱增强检索增强生成的技术。它通过以下几个步骤来提升大模型的性能: 创建领域图谱和词汇图谱:领域图谱用于表示与特定应用领域相关的世界模型,而词汇图谱则用于表示文本的结构和语义关系。 利用LLM从非结构化数据中提取实体和关系:GraphRAG利用LLM的自然语言理解能力,从非结构化数据中自动提取实体...
本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)。我们将搭建一个结合了不同模态数据(文本和图像)的多模态 RAG 应用,以减轻 LLM 幻觉。 1、什么是 RAG? 当我们向 LLM 提出超出其预训练知识范围的问题时,通常 LLM 会出现幻觉。例如,如果我们向 LLM 提出涉及医学或法...
这便是 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)技术应运而生的原因。 — 01 — 标准RAG 发展历史解析 通常而言,RAG 赋予了语言模型获取和处理外部信息的能力,使其不再被限制在固有的知识范畴内。通过将语言模型与信息检索系统结合,RAG 允许模型动态地从互联网、知识库或其他外部来源检索相关内容,并将这些...
1.外部知识的利用:RAG 模型可以有效地利用外部知识库,它可以引用大量的信息,以提供更深入、准确且有价值的答案,这提高了生成文本的可靠性。 2.数据更新及时性:RAG 模型具备检索库的更新机制,可以实现知识的即时更新,无需重新训练模型。说明 RAG 模型可以提供与最新信息相关的回答,高度适配要求及时性的应用。
一文读懂:大模型RAG(检索增强生成)基于检索增强生成(RAG)的LLM应用开发实战-卢菁博士授课-...卢菁老师 北京 0 打开网易新闻 体验效果更佳这部电影的艺术成分很高,绝对星爷的巅峰之作 知己影视 738跟贴 打开APP 高分美剧不死法医第三集 QG影剧 196跟贴 打开APP 反华堡垒,却选出了亲华总统!阿雷瓦洛,到底是...
为克服这些挑战,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术应运而生,其核心思想是大模型在生成答案时,通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示输入给大语言模型(LLMs),从而增强模型处理知识密集型任务的能力,显著提升了生成的准确性和可信度。