还有一种叫做 HyDE 的反向逻辑方法——你要求 LLM 在给定查询的情况下生成一个假设的响应,然后将其向量与查询向量一起使用来提高搜索质量。 2.4 内容增强 这里的内容是将相关的上下文组合起来供 LLM 推理,以检索较小的块以获得更好的搜索质量。 有两种选择:一种是围绕较小的检索块的句子扩展上下文,另一种是递归...
第1 步:检索 第2 步:增强 第3 步:生成 总结 本文关注 RAG 的概念并首先介绍其理论。然后,它继续展示如何使用 LangChain 进行编排、 OpenAI 语言模型和 Weaviate 矢量数据库来实现简单的 RAG 管道。 什么是检索增强生成 检索增强生成(RAG)是为 LLMs 提供来自外部知识源的附加信息的概念。这使他们能够生成更准...
检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）通过海量数据进行训练，利用数十亿个参数执行诸如回答问题、语言翻译和生成句子等任务。在已经具备强大功能的LLM基础上，RAG通过扩展其能力，使其能够访问特定领域或企业的内部知识库，...
检索增强生成是人工智能中的一种先进技术,它通过将外部知识源整合到大型语言模型 (LLM) 的生成过程中来提高其能力。 与仅基于预先训练的知识生成响应的传统 LLM 不同,RAG 从外部数据库或文档中检索相关信息,并使用这些信息生成更准确、更符合上下文的响应。
检索增强生成（RAG）的工作流程 检索：将用户查询用于检索外部知识源中的相关上下文。为此，要使用一个嵌入模型将该用户查询嵌入到同一个向量空间中，使其作为该向量数据库中的附加上下文。这样一来，就可以执行相似性搜索，并返回该向量数据库中与用户查询最接近的 k 个数据对象。增强：然后将用户查询和检索到的附加...
增强生成 (RAG) 是塑造应用生成式 AI 格局的关键技术。Lewis 等人在其开创性论文中提出了一个新概念面向知识密集型 NLP 任务的检索增强生成之后,RAG 迅速成为基石,提高了大型语言模型 (LLM) 输出的可靠性和可信度。 2024 年,RAG 将成为生成式 AI 应用中最广泛使用的技术之一。
答案是使用一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）的技术。这是一个非常简单的概念，但其具体实现细节却有着惊人的技术深度。本篇文章将对 RAG 做一个高层次的概述。我们将从Chatbots的大体工作流程开始，然后放大到所有单独的部分。文章结束时，您应该对这三行神奇的代码是如何工作的，以及...
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）时代 在不断发展的生成人工智能世界中，检索增强生成 (RAG) 标志着一项重大进步，它将检索模型的准确性与生成模型的创造性相结合，达到了准确&创新的更高层级。这种创新架构可以同时达到：精确信息检索，上下文理解，以及响应式回应，三重效果。 RAG 利用广泛的数据库和大型...
AI 的“法庭书记员”就是一个被称为检索增强生成(RAG)的过程。 名称的由来 这个名称来自 2020 年的一篇论文,论文的第一作者 Patrick Lewis 对 RAG 这个“不讨喜”的缩写词表示了歉意,如今,这个词被用来描述在数百篇论文和数十种商业服务中不断发展壮大的某种方法,而在他看来,这些都代表着生成式 AI 的未来。