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谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

块的理想内容应该围绕单个主题保持一致，以便Embedding模型更好地工作。

RAG 大模型

QWen1.5: 卓越模型之路

//zhuanlan.zhihu.com/p/642255416 PreTrainedModel.from_pretrained调用tie_weights方法，是的，就是tie_weights方法将embedding

Qwen1.5 开源模型

腾讯最新的人像写真工作PhotoMaker

在文本输入上做文章，把man和woman这种单词与文本embedding结合，得到一个融合后的向量，这个向量会与图像embedding做融合。

PhotoMaker 文生图

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

——Embedding）。

RAG 大模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

用同一个embedding模型把文本summary和表格summary向量化，并存入多向量检索器。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

用同一个embedding模型把文本summary和表格summary向量化，并存入多向量检索器。

RAG 检索增强生成

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

并且其自研的Baichuan-Text-Embedding向量模型也登顶了C-MTEB语义向量评测标准。

RAG 大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

为了适应新的tokenizer，将transformer模型的embedding矩阵从，新加入的中文token附加到原始embedding矩阵的末尾，确保原始词表表的embedding矩阵不受影响

大模型微调训练

QAnything：网易有道最新开源的“本地化部署知识库”AI问答系统

RAG评估在LlamaIndex中（嵌入和重排）注意在WithoutReranker设置中，bce-embedding-base_v1模型在所有其他嵌入模型中表现最佳

网易 RAG 知识库

一键AI换脸！小红书和北大合作的InstantID

InstantID 的工作原理可分为三个关键部分： ID Embedding：团队利用预训练的面部识别模型代替 CLIP 来提取语义人脸特征，并使用可训练的投影层，将这些特征映射到文本特征空间，形成

InstantID 文生图

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

BERT 的结构拆分如图1 所示，根据具体的实现逻辑，可以分为Embedding 层、Linear before Attention 层、Multi-Head Attention 层、Linear

BERT 语言模型

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

ensp; Sample所有N个class，得到N个input text，都经过text encoder编码得到对应的N个class text embedding

OpenAI 自然语言监督

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

根据不同类型和用例以及embedding模型，数据会更小块进行处理, 例如：如果你要保存文本信息，可以按句子或段落划分；如果你要保存代码，则可以按函数或类划分；如果你选择提供与LLM相关上下文范围范围代码片段时

检索增强大模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

列表索引提供了许多查询列表索引的方法，从基于嵌入的查询中获取前 k 个邻居，或者添加一个关键字过滤器，如下所示: 列表索引 LlamaIndex 为列表索引提供 Embedding 支持。

大语言模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

另一方面，OpenAI 出品的 text-embedding-ada-002 模型被广泛使用，虽然该模型的效果较好，但此模型不开源、也不免费，同时还有数据隐私和数据出境等问题。

GPT

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