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RAG
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
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
RAG
RAG
检
索
增
强
技术在知识库智能
检
索
场景下的应用实践
1.1.1、LLM的缺陷 知识
检
索
增
强
技术的提出背景主要源于当前基于LLM(大规模语言模型)的知识
检
索
存在诸多缺陷。
知识库
RAG检索增强
大模型
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
RAG
图解
检
索
增
强
式生成(
RAG
)技术 | 万字长文
本文是对高级
检
索
增
强
式生成技术(Retrieval Augmented Generation,简称
RAG
)和算法的全面研究,系统性地整合了各种方法。
检索增强式生成
RAG
大模型
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
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
RAG
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
RAG
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
RAG
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
企业
检
索
增
强
生成(
RAG
):LLM企业级应用落地的挑战与思考
随着大型语言模型的发展,
检
索
增
强
生成(Retrieve Augment Generation,简称
RAG
)已成为构建问答和会话AI系统的一种流行方法。
大语言模型
RAG检索增强
RAG
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
大模型
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
RAG
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
阿里
阿里
RAG
新框架R4:
增
强
检
索
器-重排序-响应器,5个知识密集任务上都超过Self-
RAG
等!
尽管
检
索
增
强
的LLMs通过
检
索
外部数据来减少这种幻觉,但现有的方法通常不考虑
检
索
文档与LLMs之间的细粒度结构语义交互,这在处理长文档时尤其影响回答的准确性。
RAG
检索
大型语言模型
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