回顾2023年RAG技术的发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术彻底改变了人工智能模型的工作方式,它将生成式人工智能的优势与检索现实世界文档的精确性相结合。通过从外部来源提取相关数据,RAG使得人工智能能够生成更准确且上下文更合适的答案。 随着这项技术的不断发展,RAG的多种变体应运而生,每种变体...
其中，（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术以其独特的优势，正逐渐成为提升文本生成质量和相关性的关键技术之一。本文将对RAG技术进行综述，探讨其定义、解决的问题、实现方式、效果，以及与现有技术的联系和区别，并展望未来的发展趋势。一、RAG技术定义 RAG技术是一种结合检索和生成功能的模型。它通过从大型...
在RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)系统中,生成模块扮演着至关重要的角色。不同的生成模型被应用于不同的场景,例如,变换器模型用于文本到文本的任务,VisualGPT用于图像到文本的任务,Stable Diffusion用于文本到图像的任务,Codex用于文本到代码的任务等。这里我们介绍了4种在RAG中经常使用的典型生成器:变...
信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势,可以生成更加准确、符… deeph...发表于deeph... RAG系统的7个检索指标:信息检索任务准确性评估指南 大型语言模型(LLMs)作为一种生成式AI技术,在近两...
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...
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成的技术方法，旨在提升AI系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。RAG技术通过将传统的基于检索的问答系统与基于自然语言生成的技术相结合，使得模型能够在生成答案时利用外部知识库中的最新信息，从而克服传统生成模型的一些局限性，如知识更新不...
近期，RAG（Retrieval-Augmented Generation）在 AI 领域引起了广泛关注，成为了众多研究者和开发者热议的焦点。作为一种将检索与生成相结合的技术，RAG 展示了在各种任务中，如问答、对话生成和文本摘要等，取得卓越成果的潜力。它的出现为解决复杂问题提供了新的视角，使得人工智能在理解和回应用户需求方面更加精准和...
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术研究旨在提供更有依据、更依赖事实的信息来帮助解决生成式AI的幻觉倾向、专业力弱等固有缺陷。RAG最新科研综述可以参考：万字综述：2023年多模态检索增强生成技术(mRAG)最新进展与趋势-图片、代码、图谱、视频、声音、文本。现在已有大多数教程都挑选一种或几种RAG...
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术研究旨在提供更有依据、更依赖事实的信息来帮助解决生成式AI的幻觉倾向、专业力弱等固有缺陷。 现在已有大多数教程都挑选一种或几种RAG技术并详细解释如何实现它们,而缺少一个对于RAG技术的系统化概述。本文的目的是想系统化梳理关键的高级RAG技术,并介绍它们的实现...
基本的RAG 在这篇文章中,RAG(Retrieval-Augmented Generation)管道的起点是一个文本文档语料库 - 我们跳过该点之前的所有内容,将其留给连接到从 Youtube 到 Notion 的任何可想象来源的令人惊叹的开源数据加载器。 作者的方案,以及文本中进一步的所有方案