RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)系统是一种结合信息检索与文本生成的技术框架,通过动态整合外部知识库提升大语言模型(LLM)的生成质量与可靠性。 企业级客服、法律咨询、医疗诊断等需高精度知识的场景、辅助文献分析、知识图谱构建及个性化学习内容生成,都需要RAG技术。 ChatWiki 是一款国产开
开源模型在应对 RAG 生成任务时表现不错,单卡 4090 足以支持单企业的多人并发 RAG 问答需求。如果业务量较大,可以采用多 GPU 部署,并结合 vLLM 提供的 Nginx 方案实现高效负载均衡。 然而,目前开源模型在知识图谱识别能力上仍有局限。对于 RAG 系统中知识图谱的建立功能,建议引入各大模型厂商的 API 服务进行调用...
RAG 的工作流程参考图如下↓ Chatwiki功能特性及优势 1. 一键部署，快速搭建 ChatWiki 支持一键部署，企业无需编程，即可完成对话流程设计、意图识别及应答策略配置，5分钟快速生成定制化智能体，大大降低了企业引入智能知识管理系统的门槛，让企业能够迅速享受到 AI 带来的便捷。2. 多模型支持，灵活适配 系统兼容全球...
本文介绍了本地部署企业级自适应RAG(Adaptive Retrieval-Augmented Generation)应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成,广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度,动态选择无检索、单步检索或多步检索策略,优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性,能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术...
https://www.youtube.com/watch?v=kPL-6-9MVyA RAG 作者 Douwe Kiela 近期演讲,讲述了他在部署企业 RAG 系统中获得的 10 个经验教训。 他表示,现在存在 AI Context 悖论:LLM 在复杂推理、综合信息、代码生成、数学计算等方面表现惊人(对人类“难”),但在理解和应用特定上下文信息 (Context) 方面却很困难,...
搜索并选择RagFlow-v0.17.2大模型 选择RTX 4090 GPU,进行创建实例 (2)获取端口号 对外开放端口 第一次使用需要进行实名认证(通过实名认证可跳过此步骤) 实名认证之后进行开放对外端口 获取访问地址 通过隧道工具 解压后双击打开,输入平台账号信息进行登录
本章将聚焦当前备受瞩目的开源模型 DeepSeek-V3。作为一款自称超越所有开源模型,甚至在部分能力上超过闭源模型的产品,DeepSeek-V3展现了惊人的潜力。不过,从 RAG 系统的实际需求来看,采用 DeepSeek-V3 似乎有些“大材小用”,它更适合应用于数学与代码等需要强推理能力的场景。
LLM|大模型|Agent|RAG 1.2万 21 04:17:53 App 【B站首发】DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造本地免费专属知识库!AI大模型从入门到精通,包含RAG、Agent全集!全程干货,拿走不谢 1.2万 87 06:01:18 App 【2025版】这可能是B站唯一能将DeepSeek R1本地部署+搭建企业级RAG知识库实战教程,从入门到精通,少走...
通过本地部署大模型，企业数据无需上传至云端，从而彻底消除了数据泄露的隐患。这种部署方式为企业提供了坚实的数据保护基础。▍ 构建个性化知识库 借助RAG技术（检索增强生成），企业能将敏感数据在本地进行处理，打造专属的知识库，使AI的回应更加契合企业的业务需求。RAG技术通过检索增强生成模型输出，与模型微调有显著...
企业级特性:可以对成员分配应用程序的的权限(仅使用/编辑/建立)。 部署与渠道覆盖:需根据API二次开发实现渠道对接。 2.ChatWiki RAG 能力:支持ODF/Word/PDF/Excel/网页等多格式数据批量导入,通过NLP自动清洗、向量化处理,实现语义检索与上下文精准关联。