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RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

知识检索增强技术的提出是为了解决当前基于LLM的知识检索存在的种种问题，并满足实际应用对知识检索系统的新需求。

知识库 RAG检索增强

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

p=1670 1.学术文献检索系统搭建一个语义检索系统 · 语义搜索系列文章全流程教学： · 1.

开源模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

一、前言在过去的一两年里，人工智能领域目睹了检索增强生成技术（RAG）的迅猛发展，这种技术结合了强大的语言模型与信息检索系统，以期在复杂的问题解决和信息处理任务中提供更加精确和深入的答案。

RAG 检索增强

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息，以此作为生成答案的基础。

检索增强式生成 RAG

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

1、什么是检索增强生成？

检索增强大模型

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

相比于语义性检索引擎（ES）与专业的高性能检索服务，OLAP 数仓的向量检索能力在场景有何区别？

OLAP For Embedding 一体化数仓

大模型检索增强生成RAG的优化

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 检索增强大模型

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

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

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

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

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

由于笔者之前梳理过比较多的AI应用，在查看检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation）技术论文时，发现了一个事实，那就是几乎各大AI应用都有用到这种检索增强技术。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

如图，引入一个检索过程，将领域知识通过相关性检索，将相关信息检索出来，基于它们来构造prompt，最终传给LLM，让其在此之上总结推理。

LLM

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

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

检索模型的选择在RAG系统中，检索模型的选择对系统整体性能和质量有重要影响。

大语言模型 RAG检索增强

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