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...
在人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术正逐渐成为提升模型性能的关键方法之一。RAG通过结合信息检索与生成模型的优势,使模型能够在生成过程中动态获取外部知识,从而生成更准确、上下文相关的内容。 一、RAG技术的背景与意义 传统的生成模型,如大型语言模型(LLM),主要依赖于训练数据中的知识进...
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合检索和生成的AI架构,它通过检索外部知识来增强语言模型的输出质量[^1]。本文将介绍RAG的基本概念、实现方法、最佳实践和新兴技术。 # 什么是RAG RAG技术本质上是一个知识增强系统,它为大语言模型配备了外部知识检索能力。就像为AI装配了一个智能知识库,使其能在生成...
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...
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...
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...
答案是使用一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）的技术。这是一个非常简单的概念，但其具体实现细节却有着惊人的技术深度。本篇文章将对 RAG 做一个高层次的概述。我们将从Chatbots的大体工作流程开始，然后放大到所有单独的部分。文章结束时，您应该对这三行神奇的代码是如何工作的，以及...
RAG技术，全称Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是一种融合了检索与生成技术的创新方法。它通过引入外部知识库的信息，为生成答案或内容提供支持。在生成文本并输出之前，RAG会先广泛检索相关内容，然后将这些检索结果作为上下文输入到生成模型中。这样一来，不仅提升了生成模型的准确性，还有效缓解了其可能...
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...