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大模型检索增强生成(RAG)高质量报告

今天分享一个来自同济大学Haofen Wang的关于检索增强生成的报告：《Retrieval-Augmented Generation (RAG): Paradigms, Technologies, and

RAG 大模型检索

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

RAG架构常见选型在工业界，langchain及llamaindex都实现了RAG架构，他们基于此架构不断迭代丰富，成长成为了一个功能完备，覆盖LLM应用常见形态（chatbot，copilot

LLM

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

所以下面我们使用一个简单的例子来介绍如何使用知识图谱构建RAG。

RAG 大语言模型

Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法

有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力，其中一种方法称为查询扩展。

检索增强生成 Langchain

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

让我们深入研究如何通过检索增强生成（RAG）构建特定行业的大型语言模型。

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

本文主要内容：为什么一般情况下RAG的检索相关性存在问题？

RAG 检索增强

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

#01 引言如果你已经熟悉 RAG 概念，请直接跳到高级 RAG 部分。

检索增强式生成 RAG

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

其中，检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种针对知识密集型 NLP 任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息

Prompt 大语言模型 RAG

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

在 RAG (检索增强生成)领域，选对向量模型至关重要，它基本就决定了 RAG 系统的“天花板”，也因此，向量模型的选择总是业界的热门讨论话题。

rag 大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

02 知识检索增强技术的主要范式与发展历程 2.1、RAG 的典型范式（Native RAG） RAG，即Retrieval-Augmented

知识库 RAG检索增强

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展，这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起，它们遇到了各种障碍

RAG 大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

RAG是什么？

rag 检索增强

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 检索论文

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

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

检索增强生成, or 或RAG, 是这样一种方法。

RAG 大模型自动回复

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