GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种基于图结构的检索增强生成技术。它结合了知识图谱(Knowledge Graph)和传统的RAG框架,将图结构的知识检索与生成式模型相结合,以增强模型的回答能力和知识准确性。 GraphRAG 的核心是通过知识图谱或其他图结构组织和检索数据,将上下文信息更高效地传
RAG 技术能够利用外部的知识源来增强模型的生成能力，减少生成内容的偏差和错误，提高生成质量和可靠性。一些常见的智能问答系统、文本生成任务、语言翻译等应用场景都会用到RAG技术。RAG在实际应用中具有不少好处。（1）通过结合检索和生成技术，RAG能够更准确地理解用户查询并检索相关信息，提高信息检索的准确性和效率。
成本优化:长上下文模型,处理全文输入成本高,RAG检索关键片段压缩输入长度,使得RAG在处理长文本时更加效。 LLM与RAG差异 RAG不仅解决大模型的局限性,也带来更高的生成质量和成本优化,RAG可以根据不同领域的需求,定制化地提供专业答案。 2、RAG存在挑战 尽管RAG带来了许多优势,但在实际应用中面临一些挑战,特别是在RAG构...
未来发展方向已初见端倪。自我检索技术让LLM能够挖掘自身参数中的知识，形成内外结合的增强机制；推理过程监督通过奖励正确的中间步骤而非仅关注最终结果，提升了多步推理的可靠性；动态记忆模块的引入则使系统能够在对话过程中持续积累上下文信息。这些创新正在推动RAG从补充技术向核心架构转变。当大模型遇到知识瓶颈，RAG提...
关键技术 RAG：向量数据库：如腾讯云 ES 支持 10 亿级向量毫秒级检索。语义检索：GraphRAG 通过知识图谱提升检索精度。Agent：多模块协同：如实在 Agent 的 TARS 大模型与 ISSUT 视觉技术结合。工具调用：OpenAI Function Call 支持结构化输出。适用场景 RAG：知识密集型任务：医疗问答（整合 PubMed 文献）、法律条文...
大模型应用广泛，其中RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）与Agent（AI智能体）两个方向备受瞩目。接下来，我们将深入探讨RAG技术的核心要点与示例，以帮助大家更好地理解这一关键应用。在探讨RAG技术之前，我们首先需要认识大模型所面临的“幻觉”问题。这种“幻觉”体现在大模型生成内容或回答问题时的输出...
在人工智能领域,大模型RAG技术(Retrieval-Augmented Generation)已成为近年来研究的热点。它结合了检索和生成两大关键技术,为自然语言处理任务带来了革命性的进步。本文将带领大家深入了解大模型RAG技术的全流程,让你轻松掌握这一前沿技术。 一、RAG技术概述 RAG技术,
一. RAG技术概述 1.1 什么是RAG？RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关文档，增强大语言模型（LLM）的生成准确性和事实性。其核心价值在于解决LLM的三大痛点：知识固化：预训练数据无法实时更新 幻觉问题：生成内容缺乏事实依据 ...
RAG模型的技术架构可以分为两个主要模块:检索模块(Retriever)和生成模块(Generator)。 「检索模块」 负责从大规模的知识库或文档集合中,使用预训练的双塔模型(dual-encoder)进行高效的向量化检索,快速找到与查询最相关的若干个文档或段落。 「生成模块」 根据检索到的文档和输入查询生成最终的回答或文本。并使用强大的...
01.RAG演进历程与技术实现RAG的概念首次于2020年被提出，RAG技术的起源可以追溯到Transformer架构的兴起，它通过预训练模型（PTM）增强语言模型，通过额外的知识来提升模型性能。随着ChatGPT的出现，LLMs展示了强大的上下文学习能力，关于RAG的研究开始转向在推理阶段为LLMs提供更好的信息，以回答更复杂和知识密集型的任务...