RAG 管道的关键部分是搜索索引，它存储了在上一步中获得的向量化内容。 最原始的实现是使用平面索引 — 查询向量和所有块向量之间的暴力计算距离。 为了实现1w+元素规模. Graph RAG是一种基于知识图谱的 检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。 Graph RAG 将知识图. RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的.
Rag & Bone Miramar Wide Leg - Noosa | Garmentory
RAG优化分为两个方向：RAG基础功能优化、RAG架构优化。 我们分别展开讨论。 一、RAG基础功能优化 对RAG的基础功能优化，我们要从RAG的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场景优. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业. 然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削.
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现在 RAG 的解决方案有很多，可以参见 LLM-Powered-RAG-System: A collection of RAG systems powered by LLM。 今天分享一些 RAG 系统的方法论，内容来自 RAG 论文作者之一 Douwe Kiela.
RAG（检索增强生成）作为被广泛认可的解决方案，其潜力在于显著促进大模型在实际应用中的高效落地。 然而，即便RAG框架已奠定了坚实的基础，但在实践操作的层面，仍存在着诸多细节. RAG检索能力 (Retrieval Ablation Study)实验评估了RAG的检索能力。 结果表明，当检索3个相关片段时，召回率可达80%以上。 即使文档数量增加，RAG仍能以75%以上的召回率检索相关内容. 最近在研究公司内部的GPT应用，采用的是H2oGPT的开源项目的基础上进行封装，可以指定公司内部文档，采用的 检索增强生成（RAG）技术，研究团队所有的技术路线以及部分技术的交流.
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