RAG(Retrieval-Augmented Generation),即检索增强生成,是一种结合了信息检索和生成模型的技术,下面从基础概念、基本原理、技术路线、应用场景、存在挑战和未来发展等角度进行讲解。1.基础概念RAG 系统结合了…
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术是一种结合了检索和生成功能的自然语言处理(NLP)技术。它通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,来辅助生成模型回答问题。以下是对RAG技术的详细解析: 一、技术原理 RAG技术的核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语言生成技术相结合,以提高文本生成的准...
什么是检索增强生成 (RAG)? 在快速发展的人工智能 (AI) 领域,最令人兴奋的进步之一是检索增强生成(RAG)的发展。该方法旨在解决不仅仅需要通用语言模型的知识密集型任务,从而重塑我们处理信息检索的方式。在本文中,我们将深入探讨 RAG 是什么、它的工作原理、优点,并提供其当前使用方式的示例。 什么是RAG? 检索增强...
RAG起源于2020年Facebook的一篇论文:“Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”。这项技术最初是为了解决知识密集型自然语言处理任务而提出的。 定义 RAG,全称Retrieval-Augmented Generation,中文翻译为“检索增强生成”。它是一种结合了信息检索和生成模型的技术,旨在通过引入外部知识库的信息,...
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...
在人工智能兴起的当下,AI正在不断地重塑着很多行业。我辈人工智能从业者,在探索AI应用的同时,也在不断地下钻技术本质。由于笔者之前梳理过比较多的AI应用,在查看检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation)技术论文时,发现了一个事实,那就是几乎各大AI应用都有用到这种检索增强技术。
文档智能(Document Intelligence)与检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的概念被很好地解释了。文档智能指的是自动识别、分类和提取非结构化文档中的信息,而RAG则是一种利用检索技术来增强语言模型生成能力的方法。这些定义对于初学者来说是足够清晰的,并且使用了一些图表来辅助理解,这有助于加深印象。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索和生成模型的技术,旨在提高自然语言处理任务的性能和准确性。RAG 方法的核心思想是在生成模型的基础上,通过检索模块从大量文档或知识库中获取相关信息,从而增强生成模型的上下文理解和信息丰富度。 RAG 的工作原理 ...
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG),是指为大模型提供外部知识源的概念。能够让大模型生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。 用最通俗的语言描述:在已有大模型的基础上,外挂一个知识库,让大模型学习这个知识库后,回答的内容与知识库更为相关,与实际业务场景更加贴切,符合我们的需求。
为了缓解检索增强生成中 'light' 检索器和 ‘heavy’ 生成器的不平衡,本文提出了一种新的检索增强生成框架 LongRAG,该框架由 'long' 检索器和 'long' 生成器组成。 LongRAG arXiv preprint. 2024.M-RAG: Reinforcing Large Language Model Performance through Retrieval-Augmented Generation with Multiple Partition...