RAG 技术,即检索增强生成技术,是一种通过检索外部知识库来提升大模型生成效果的技术方案。该技术在大模型基础上,通过对本地知识库进行检索,以增强大模型输出的准确性和相关性。 RAG 技术主要应用于知识问答、智能客服、专家系统等场景,其工作流程主要包括以下五个步骤: ①发起问题:用户提出问题,RAG 系统首先对问题进...
这一流程展示了 RAG 技术如何通过结合检索和生成的方法,提升大模型在特定场景下的应用效果。 五、一站式向量检索与 RAG 方案 下面通过一个具体的落地案例来进一步探讨 RAG 技术的应用。 以Langchain 为代表的众多公开 RAG 解决方案,倾向于采用纯向量检索方式。正如前文所述,纯向量检索的优点在于流程简单、语义理解...
这一流程展示了 RAG 技术如何通过结合检索和生成的方法,提升大模型在特定场景下的应用效果。 05.一站式向量检索与 RAG 方案 Huang Guohang 下面通过一个具体的落地案例来进一步探讨 RAG 技术的应用。 以Langchain 为代表的众多公开 RAG 解决方案,倾向于采用纯向量检索方式。正如前文所述,纯向量检索的优点在于流程...
• 基于大模型语义理解的semantic rerank; • 基于用户反馈统计的LTR rerank。 我们在此不一一赘述ES的功能,但如果你希望武器库里有更多选择(无论选择全文检索、向量搜索还是混合搜索),那么ES仍然是你最优先的选择。 Agentic RAG需要一个什么样的引擎? 从上述分析不难看出,要突破传统 RAG 的局限,我们需要的是...
基于大模型语义理解的 semantic rerank; 基于用户反馈统计的 LTR rerank。 我们在此不一一赘述 ES 的功能,但如果你希望武器库里有更多选择(无论选择全文检索、向量搜索还是混合搜索),那么 ES 仍然是你最优先的选择。 Agentic RAG 需要一个什么样的引擎?
从0到1的企业级RAG应用搭建:学习如何轻松构建企业级的检索增强生成(RAG)应用,提升信息获取效率。 公开课技术亮点介绍 Elasticsearch企业版独有功能概述 我们将深入解析Elasticsearch企业版的独特功能,包括: 快照归档与恢复:降低备份成本和数据传输负担。 集群重平衡:优化资源分配,解决分片不均问题。
RERANK(排序服务) 文档相关性打分服务,提供通用的文档打分能力,可根据query与文档内容的相关性,按分数由高到低对doc进行排序,并输出对应的打分结果。 ES 8.13及以上版本 RERANK(排序服务) COMPLETION(内容生成服务) 调用包含基于阿里巴巴自研模型底座微调的RAG专属大模型服务。可结合文档处理、检索服务等,在RAG场景中...
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Dans le portail Azure AI Foundry, vous pouvez utiliser des index vectoriels et la génération augmentée de récupération (RAG). Vous pouvez utiliser des modèles qui peuvent être déployés via des API serverless pour générer des incorporations et des inférences basées sur des données ...
Elasticsearch 8.8.1版本使用最新的Reciprocal Rank Fusion (RRF) 混合排序算法,可同时支持全文检索和向量搜索,让开发人员更好地优化Al搜索引擎,实现语义和关键字的组合查询。 客户案例介绍 以使用腾讯云ES的某知名新媒体网站客户为例,客户通过腾讯云ES提供的强大搜索能力,实现文本搜索+向量搜索的混合搜索,精准的对用户上...