RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。 知识更新问题 最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而,当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时,例...
二、概念间的紧密联系 RAG 与 Agent RAG 常作为 Agent 内部的知识组件，为 Agent 的决策提供事实依据。Agent 借助 RAG 获取相关信息，从而做出更合理的决策。当二者结合使用，即 “Agentic RAG” 模式下，Agent 的决策能力和 RAG 的知识储备能相互促进，提升整体效能。Agent 与 MCP MCP 为 Agent 和外部系统交互...
一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操,RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种技术框架,其核心在于当LLM面对解答问题或创作文本任
RAG的整体流程分为两大步: 一是事先的索引丨(lndexing)也即是从私有文档构建知识库的过程;即为图蓝色虚线链路。 二是即时的查询(Querying)也即是针对已构建的知识库进行查询问答的过程。即为图红色虚线链路。先检索,然后生成。 RAG的效果 一是赋予LLM回答私有知识库问题的能力,减弱幻觉; ...
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案。它通过引入非模型训练所使用的外部数据源，为大模型赋予了更准确和更实时的信息检索实力，从而显著提升了信息查询和生成答案的质量。总结来说，function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分，用于实现Agent对外部世界的操作接口...
百度文库 期刊文献 图书rag概念RAG(Retrieval-Augmented Generation)的概念是指为大模型提供外部知识源,使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
在2020年Facebook AI Research(FAIR)团队发表一篇名为《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》的论文。这篇论文首次提出了RAG概念(目前大语言模型领域的一个重要概念),并对该概念进行详细介绍和解释。 此图是FAIR团队的方法概述。结合了一个预先训练的检索器(查询编码器+文档Index),并进行...
1. RAG(Retrieval-Augmented Generation)的原理与应用 随着大语言模型(LLM)的快速发展,像ChatGPT这样的模型在自然语言生成任务中表现出了卓越的能力。然而,LLM依赖于预训练数据,可能会受到知识更新滞后或上下文记忆有限的问题的制约。例如: 模型可能对特定领域...
RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术结合了信息检索和语言生成模型,以增强模型处理知识密集型任务的能力。以下是RAG的一些优点和缺点: 优点: 知识更新成本低:RAG技术无需重新训练整个模型,只需更新知识库即可实现知识的更新和扩展,降低了知识更新的成本。 提高答案准确性:通过检索相关知识,RAG能够提...