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。
一、从RAG的整体架构及开源两阶段RAG项目说起 我们在之前的文章《也读大模型RAG问答技术综述及评估思路:兼看UHGEval幻觉评估数据集的构建细节》(https://mp.weixin.qq.com/s/PiTWDht3rOTwXE2vN5p6PQ)中对《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》(https://arxiv.org/pdf/2312.109...
通过企业内部制度的规范、大模型Generate能力的融入、以及衍生技术工具的升级，使得RAG不单单是一个大模型的外挂系统，而是一个具有流程化的，将企业私域知识和大模型通用能力深度融合的企业实践。在未来，随着科技的不断进步和用户习惯的不断重塑，RAG技术也将会为企业带来新的机遇和挑战。在如今的AI时代，我们已经全面...
一、RAG技术概述 RAG技术,即检索增强生成技术,是一种将检索和生成相结合的自然语言处理技术。它利用大规模的语料库进行信息检索,为生成过程提供丰富的背景知识和上下文信息,从而提高生成结果的准确性和多样性。RAG技术广泛应用于文本生成、对话系统、问答系统等领域。 二、RAG技术工作流程 预处理:首先,对大规模的语料库...
3、RAG技术架构解析 13:31 4、RAG系统搭建流程 13:31 5、年薪50W+大模型岗位学习路线 13:47 小白也能听懂的人工智能课,入学不亏! 零基础学AI 一节课带你彻底搞懂大模型 - RAG 检索增强生成 大模型研究社 809 7 大模型RAG企业项目实战:手把手带你基于Langchain搭建一套完整的RAG系统,原理讲解+代码...
大模型RAG技术:入门与实践指南 引言 随着大语言模型(LLM)的飞速发展,其在各个领域的应用日益广泛。然而,LLM在回答复杂问题或生成高质量文本时,常面临知识局限性、幻觉问题以及数据安全性等挑战。为解决这些问题,检索增强生成(RAG, Retrieval Augmented Generation)技术应运而生,成为当前最火热的LLM应用方案之一。本文将...
大语言模型技术,主要从大模型微调、AI Agent智能体、RAG检索增强生成、提示词工程、多模态这5个方面进行细化。 RAG检索增强生成 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称 RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的技术,它通过从外部知识源检索相关信息来辅助大型语言模型(LLMs)生成更准确、更丰富的回答。这种方法...
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...
定义:RAG技术是指通过结合信息检索技术和大语言模型的提示功能,使LLMs能够从外部数据源检索相关信息,并基于这些信息生成更加准确和及时的回答或文本。 核心优势: 提高回答质量:通过检索外部数据源,RAG能够补充LLMs自身知识的不足,提高回答的准确性。 降低幻觉问题:结合检索信息,RAG技术能够有效降低LLMs的幻觉问题,减少...
大模型的挑战 大型语言模型展示了强大的能力,但也面临着幻觉、过时知识和不透明推理等挑战。检索增强生成(RAG)通过整合外部数据库的知识,提高了生成内容的准确性和可信度。RAG 将大型语言模型的内在知识与外部数据库融合,为知识密集型任务带来了前景。 RAG 与其它技术比较 ...