包含"RAG"标签的文章
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RAG真正的难点不是向量数据库 而是实时企业数据管道！这家公司做到了
编辑，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，企业部署GenAI需要RAG，而RAG需要向量数据库，向量数据库已经成为企业部署人工智能的核心要素，但这还远远不够，企业级别的RAG要复杂得多，1.向量数据库并非真正的难点克里斯·拉蒂默，ChrisLatimer，是初创公司Vectorize的首席...
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爆火的本地知识库项目是什么 本地知识库与大模型的关系 什么是RAG
本地知识库就相当于大模型的外部资料库，很多人应该都听过本地知识库项目，它是当今人工智能领域爆火的项目之一，那么到底什么是本地知识库，它和大模型有什么关系，怎么构建本地知识库，1、为什么需要本地知识库，其实本地知识库和大模型本身没有什么直接关系，可以说它们是两个完全独立的技术，但因为大模型的幻觉问题和...
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爆火的本地知识库项目是什么 什么是RAG 本地知识库与大模型的关系
本地知识库就相当于大模型的外部资料库，很多人应该都听过本地知识库项目，它是当今人工智能领域爆火的项目之一，那么到底什么是本地知识库，它和大模型有什么关系，怎么构建本地知识库，01、为什么需要本地知识库，其实本地知识库和大模型本身没有什么直接关系，可以说它们是两个完全独立的技术，但因为大模型的幻觉问题...
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RAG开源实现Open RAG来了 Contextual Anthropic提出的Contextual
ContextualRAG是一种先进的chunk增强技术，它巧妙地利用LLM，比如claude，为每个文档片段赋予更丰富的上下文，想象一下，如果我们的大脑在回忆某件事时，不仅能想起事件本身，还能自动联想到相关的前因后果，这就是ContextualRAG试图为LLM赋予的能力，这种方法的实现显著提高了...
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RAG！ RAG全景图 再到终章Agentic 从RAG启蒙到高级RAG之36技
检索增强生成，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，技术可追溯到2020年Facebook发表的一篇论文，Retrieval，AugmentedGenerationforKnowledge，IntensiveNLPTasks，它结合了信息检索和生成模型技术，通过引入外部...
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赋予大型语言模型更强大的知识力量 从传统 RAG RAG 到图
大型语言模型，LLMs，在固定数据集上进行训练，其知识在最后一次训练更新时就已固定，ChatGPT的常规用户可能已经注意到其众所周知的局限性，训练数据截止到2021年9月，这种局限性会导致模型产生不准确或过时的响应，因为它们会，幻觉，信息，在不重新训练或微调的情况下，用新信息更新模型或增强其上下文理...
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RAG高级优化 一文看尽Query的转换之路
准确地找到与用户查询最相关的信息是RAG系统成功的关键，如何帮助检索系统提升召回的效果是RAG系统研究的热门方向，之前的文章介绍了在分块阶段的优化方法，RAG高级优化，基于问题生成的文档检索增强，本文将介绍三种query理解的方法，以增强检索增强生成，RAG，系统中的检索过程，每种技术都旨在通过修...
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的未来 RAG
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~今天给家人们分享一个新RAG技巧，随着LLMs能力的变强，检索整个文档而不是文档块已经逐渐成为RAG的新规范，但是如何从大量文档中找出正确的文档呢，最近@akshay，pachaar大佬，开源了一个改变游戏规则的方法，它将RAG与结构化查询相结合，以实现...
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RAG高级优化 基于问题生成的文档检索增强
我们将在本文中介绍一种文本增强技术，该技术利用额外的问题生成来改进矢量数据库中的文档检索，通过生成和合并与每个文本片段相关的问题，增强系统标准检索过程，从而增加了找到相关文档的可能性，这些文档可以用作生成式问答的上下文，实现步骤通过用相关问题丰富文本片段，我们的目标是显著提高识别文档中包含用户查询答...
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披上Agent盔甲的RAG 从此不再只是召回生成！
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天我要和大家聊聊一些实战相关的内容，大模型在实际的工业场景下最常见的2个场景分别为应用助手，copilot，文档，知识库问答，RAG，事实上后者也逐渐在往更复杂的Agentic方向发展了，今天我们来看以下如何搭建一个可控的RAGAgent，RAGAge...
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全面分析揭示大模型中RAG噪声的作用 清华大学揭露RAG的双面性
引言，RAG技术与大型语言模型中的噪声问题在大型语言模型，LLMs，的研究与应用中，噪声问题一直是一个不容忽视的挑战，这些模型在处理复杂的语言理解和生成任务时，往往需要从海量的数据中提取有用信息，然而，互联网上充斥着各种非标准的噪声信息，如AI生成的虚假新闻、过时内容、拼写错误等，这些噪声可能会影响...
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模型 你学会了吗 增强问答文本检索的排序 RAG
引言，文本检索在信息检索系统中的重要性文本检索是信息检索系统的核心组成部分，它在搜索引擎、问答系统和推荐系统等多种应用中发挥着至关重要的作用，随着技术的发展，文本检索已经从简单的关键词匹配演变为利用复杂的算法理解和匹配文本的语义，特别是在问答系统中，文本检索技术能够从大量数据中找到与用户查询最相关的...
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Amazon 为消除幻觉 连接器！ Bedrock开大招！ RAG 推出上下文基础和
本周三，亚马逊网络服务，AWS，宣布更新其生成式AI开发服务AmazonBedrock，增加了新的上下文基础功能、检索增强生成，RAG，的连接器以及其他大型语言模型，LLM，据亚马逊生成式人工智能副总裁瓦西·菲洛明，VasiPhilomin，称，这些更新有望简化企业基于生成式人工智能的应用程序的开发...
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RAG系统的四层天梯 大模型RAG系统的成长之路
第一章，为什么要给大模型喂额外营养，想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知，但当你问它今天的股市行情如何，或者最新的新冠病毒变种有哪些症状，，它却一脸茫然，这就是大语言模型，LLM，的现状，知识广博但不够新鲜，这就是为什么我们需要给LLM喂点额外营养，也就是外部数据，这个过程，专业点说...
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Agent还能这么玩 百万上下文RAG
Qwen，Agent的设计思路虽然与LangChain相似，但其发布几个的Agent示例却很有意思，今天本文将深入探讨如何使用Qwen，Agent将上下文记忆扩展到百万量级，让Agent的智能得到更广泛的应用，暴力关键字检索优于向量方案在处理大规模文本数据时，一个关键的挑战是如何快速准确地定位到最...
