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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

下面针对每个模块分别做说明（备注：以下内容部分参考了检索增强生成技术(RAG)深度优化指南：原理、挑战、措施、展望）。

RAG 检索增强生成

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

另一个就是模型复杂，如前文讲，生成式本身是在学习样本的真实分布，而非决策边界，故而更为复杂，性能较差，再加上为了能够获得智能涌现，模型参数量巨大，就更难以训练和部署。

LLM

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文：《The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems》这篇论文探讨了基于检索增强的语言模型（RAG）系统中的信息检索（IR）组件对系统性能的影响

RAG 检索增强

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

我们进入 iPhone 时代才 16 年，很难想象你的生活中有哪一部分没有改变……而且几乎不可能想象没有它的生活。

开源模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

可以诚实地说，最近出现的检索增强生成（RAG）技术是最具颠覆性的。

RAG-Fusion 检索增强

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍

RAG 检索增强

无需编码，轻松提升图像品质：探索ComfyUI的图像增强功能

无需编码，ComfyUI是一个强大且易于使用的解决方案，允许新用户和经验丰富的用户探索和构建复杂的StableDiffusion工作流。

文生图

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

话不多说，我们开始今天的部署！

ChatGLM3 大模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

检索精度大幅领先中英文（C-MTEB + MTEB）共87个任务上表现优异 BGE 是当前中文任务下最强语义向量模型，各项语义表征能力全面超越同类开源模型

embedding 语义向量

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

OpenAI创始人Sam 奥特曼在YC W24 启动会上的演讲要点如下：其中有一点也说明了，初创公司真正是落地在LLMs的落地应用层面，而更应用关注的是RAG增强检索能力。

rag 检索增强

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

没完，这个模型不仅打败了一众开源大模型、成为百亿级代码大模型中最强，还有特别的优势：一改传统的“刷题式”代码生成，它专门针对企业级软件项目，在真实开发场景下效果最好——代码生成补全能力、和跨文件能力经过测试

aiXcoder-7B 大模型

它来了！SDXL + ControlNet 终于强强联合！

后面如果能在 A1111 中使用 SDXL ControlNet，我会第一时间写一篇文章介绍，毕竟 A1111 的图形界面真的太直观，太好用了。

SDXL

一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

#01 一键部署启动加载扩展列表，安装“easyphoto”。

妙鸭文生图

大模型RAG检索增强问答如何评估：噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索

检索增强生成（RAG）是减轻大型语言模型（LLM）幻觉的一种有前途的方法。

大模型 RAG检索增强

最强国产开源多模态大模型MiniCPM-V：可识别图片、视频，还可在端侧部署

MiniCPM-V是面向图文理解的端侧多模态大模型系列。

minicpm 面壁

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