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谈谈RAG存在的一些问题和避免方式

单次信息检索无法回答这类问题。

RAG 大模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

第二部分，围绕于解决空间的实现，即通过检索增强（RAG，Retrieval Augmented Generation），来获得对应问题的答案。

prompt

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

“Claude 3、Gemini 1.5，是要把RAG（检索增强生成）给搞死了吗？”

向量数据库大模型 cpu

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

LMU | 多模态RAG系统论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21943 检索增强生成（RAG）主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。

大模型研究

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

HNSW 是向量搜索的热门选择，因为它相当简单，在向量搜索算法的比较基准上表现良好，并且支持增量插入。

向量数据库

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

3.2 构建向量存储创建向量存储是构建检索增强生成（RAG）管道的第一步。

LLM 大模型 GitHub

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

在这里，我将讨论如何通过检索增强生成（即 RAG）来提高 LLM 的性能。

RAG 大模型自动回复

12个RAG常见痛点及解决方案

这里有2个解决方案 1、chunk_size和simility_top_k的超参数调优 chunk_size和similarity_top_k都是用于管理RAG模型中数据检索过程的效率和有效性的参数

RAG 大模型

更强的小型LLM：Zephyr-7B

这强调了即使在大规模的项目中，如LLAMA2-CHAT所见，收集细致的人类反馈对于对齐的重要性。

Zephyr-7B 大语言模型

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

代理模式不仅可以拓展大模型的功能（比如给大模型加上网页搜索，加入知识库等），还可以规避大模型的弱点（比如需求是一段代码，但是大模型回复的内容不单单包含代码，还有一些解释语句）。

多代理模式大模型

【中华民族史上最强智库】完整提示词

AI模型：GPT4（正常模式或联网搜索模式）注意：在与本系统进行互动中，可以进行以下操作（在互动过程中系统可能也会对此有提示） /next：每完成一步工作，只有用户输入 ‘/next’ ,系统才能开始下一步工作

提示词大模型

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

本文将深入解析StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用，尤其关注如何利用其制作多种商业落地案例。

文生图

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

在RAG应用中，如果行业知识文件被切分出几万个，那么使用时间过滤就会非常重要，比如我们只需要检索2023年3月份的合同文件，那么就可以用时序数据将目标chunk从几万个里面先挑出来，再进行向量计算。

大模型 PostgreSQL

对于大模型RAG技术的一些思考

这就导致了需要被向量化的文本段，其主题语义并不是那么明显，和自然形成的段落显示出显著的差距，从而给检索过程造成巨大的困难。

RAG 大模型

无限长的上下文，也干不掉的RAG

键值检索任务在键值检索任务中，模型需要从一组JSON格式的键值对中检索出与特定键相关联的值。

RAG 大模型

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