原始RAG 的流程包括索引、检索和生成三个步骤,既把问答内容输入到数据库中,给定query,可以直接去数据库中搜索,搜索完成后把查询结果和query拼接起来送给模型去生成内容。 实际上langchain,llama-index本质上就是做的这套 RAG 系统(当然还包括构建在 RAG 上的 agent) 在大语言模型的优化过程中,除了RAG,微调也很常用。
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 是一个为大模型提供外部知识源的策略,使得大模型具备从指定的知识库中进行检索,并结合上下文信息,生成相对高质量的回复内容,减少模型幻觉问题。 示例场景: 参考我们做的智能座舱中的一个示例场景,比如我们希望大模型能回答关于车机系统的相关问题。大模型在没有见过...
RAG，正是为了尽力解决大模型在实际应用中面临的一些问题（特别是“幻觉”问题）而诞生的一种优化方案，也是最重要的方案。其基本思想可以简单表述如下：将传统的生成式大模型与实时信息检索技术相结合，为大模型补充来自外部的相关数据与上下文，以此帮助大模型生成更丰富、更准确、更可靠的内容。这允许大模型在生成内容...
1)、RAGFlow:是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎。 github:https://github.com/infiniflow/ragflow RAGFlow 的最大特色,就是多样化的文档智能处理,它没有采用现成的 RAG 中间件,而是完全重新研发了一套智能文档理解系统,确保数据 Garbage In Garbage Out 变为 Quality In Quality Out,并以此为依托构建 R...
大模型应用科普（一）：三张图带你理解大模型、RAG和AGENT 现在，我们来看最简单的RAG使用情况：最简单的使用RAG的体验大家都比较熟悉了。比如下面：在大部分支持上传文档的大模型聊天机器人界面，上传一个文档，然后让它总结 很明显，AI完成了任务。这是RAG的优点，关于大模型没有的知识，你可以直接给它用RAG补完...
简言之，RAG技术为大模型配备了一个高效的知识检索功能，使其能够迅速查找所需信息，进而提升输出的准确性。以一个生动的例子来阐释RAG技术的概念：倘若我们将大模型比作一位博学多才的学生，经过长期的培训与磨练，他在应对各种问题时显得游刃有余。然而，在真实的应用场景中，他有时仍可能遇到未知或模糊的问题，...
嵌入模型(Embedding Model)是贯穿RAG应用的重要组件,用来将文本转化为固定大小的数值向量以用来在后续进行相似性匹配与搜索,在实际应用时通常需要索引与检索阶段使用一致的嵌入模型。因此选择合适的嵌入模型进行向量化,是关系到后期检索精准度的重要环节。 不同的嵌入模型有着不同的模型架构、训练数据、是否上下文相关、表示...
RAG是什么? 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),简称 RAG,它是根据用户输入的提示词,通过自有垂域数据库检索相关信息,然后合并成为一个新的“完备的“提示词,最后再给大模型生成较为准确的回答。 例如,假设你正在构建问答聊天机器人,以帮助员工回答有关公司专有文档的问题。如果没有专门的培训,独立的 LLM...