RAG模型由Facebook AI Research(FAIR)团队于2020年首次提出,并迅速成为大模型应用中的热门方案。 一、检索增强生成(RAG) 什么是RAG?RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),RAG是一种 AI 框架,它将传统信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。LLM通过将这些额外的知...
RAGRAG 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),已经成为当前最火热的LLM应用方案。 理解起来不难,就是通过自有垂域数据库检索相关信息,然后合并成为提示模板,给大模型生成漂亮的回答。 业界不知道大…
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…
生成：最后，将经过检索增强的 prompt 馈送给 LLM。使用 LangChain 实现检索增强生成 下面将介绍如何通过 Python 实现 RAG 工作流程，这会用到 OpenAI LLM 以及 Weaviate 向量数据库和一个 OpenAI 嵌入模型。LangChain 的作用是编排。必要前提 请确保你已安装所需的 Python 软件包：langchain，编排openai，嵌入模型...
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种结合检索和生成技术的方法，旨在利用外部知识源来增强语言模型的生成能力。它通过从外部知识库中检索与用户查询相关的信息，并将这些信息作为上下文输入到语言模型中，从而生成更准确、更可靠的回答。02 为什么要RAG 知识的局限性：数据时间维度局限性和数据...
金融界 2025 年 1 月 15 日消息，国家知识产权局信息显示，浪潮云信息技术股份公司申请一项名为“一种大模型检索增强生成方法及系统”的专利，公开号 CN 119294516 A，申请日期为 2024 年 9 月。专利摘要显示，本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种大模型检索增强生成方法及系统，包括以下步骤：对语料库知识按照...
在APUS技术赋能下，新一代中文创作大模型能够生成更加人性化的文本并遵循更多样化的内容创作指令。值得注意的是，该中文创作大模型原生支持检索增强生成和函数调用，是全球第一个原生支持检索增强的大模型，能够有效解决“模型幻觉”痛点。目前，新一代中文创作大模型提供Mini(1.8B)、Base (6B)、Pro (14B) 和 Ultra...
在人工智能领域,大模型的应用日益广泛,其中RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)作为一种创新的技术框架,正逐渐展现出其独特的优势和潜力。RAG技术结合了信息检索技术与语言生成模型,旨在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型语言模型(LLMs),以增强模型处理知识密集型任务的能力。rag...
RAG技术，全称Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是一种融合了检索与生成技术的创新方法。它通过引入外部知识库的信息，为生成答案或内容提供支持。在生成文本并输出之前，RAG会先广泛检索相关内容，然后将这些检索结果作为上下文输入到生成模型中。这样一来，不仅提升了生成模型的准确性，还有效缓解了其可能...
近日，在中国信通院组织的首轮检索增强生成评估中，渊亭科技「大模型检索增强生成平台」顺利完成了相关评估，获得4+级证书（当前最高评级），成为全国首批通过检索增强生成评估的企业。本次检索增强生成评估依据《检索增强生成技术要求与评估方法》标准，共涉及2个能力域、6个能力子域、20余个能力项。评估重点关注知识...