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RAG

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RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結(jié)合信息檢索（IR）和生成式模型的技術(shù)框架。

RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結(jié)合信息檢索（IR）和生成式模型的技術(shù)框架。收起

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  • 【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學會“查了資料再回答”
    隨著大語言模型（LLM）在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，我們不斷面對一個挑戰(zhàn)：如何確保語言模型的回答不僅僅依賴于它的訓練數(shù)據(jù)，還能靈活地訪問外部的、最新的知識庫。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG）正是為了解決這個問題而應(yīng)運而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場景、與相似技術(shù)的區(qū)別，以及它如何為AI系統(tǒng)帶來更高效、更智能的答案生成能力。
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    05/08 15:50
    【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學會“查了資料再回答”
  • RAG檢索不過關(guān)？試試這些優(yōu)化策略，精準度飆升！
    近來，RAG成了大語言模型的“救命稻草”，可讓大語言模型回答更準確、更靠譜?？蓡栴}來了，很多 RAG 應(yīng)用的檢索系統(tǒng)還是有點“笨”：要么漏掉關(guān)鍵信息，要么抓回一堆無關(guān)緊要的“噪聲”，搞得最終答案質(zhì)量參差不齊。
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  • RAG檢索全攻略：Embedding與Rerank模型的終極指南
    在構(gòu)建基于檢索增強生成（RAG）的系統(tǒng)時，Embedding Model和Rerank Model扮演著至關(guān)重要的角色。比如你正在搭建一個智能搜索引擎，Embedding Model就像是幫你快速找到相關(guān)書籍的“圖書管理員”，而Rerank Model則像是一位經(jīng)驗豐富的“資深書評人”，負責從一堆書里精準挑選出最符合你需求的那幾本。兩者配合，就像一對完美搭檔，確保RAG系統(tǒng)既能找到大量信息，又能精準提煉出最關(guān)鍵的內(nèi)容。
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    03/19 09:45
    RAG
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  • GitHub上流行的RAG框架介紹及優(yōu)缺點分析
    隨著大型語言模型在自然語言處理中的廣泛應(yīng)用，其固有的知識截止和“幻覺”問題逐漸暴露。為了解決這些問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG） 技術(shù)應(yīng)運而生。RAG 通過將外部知識庫中的相關(guān)信息檢索出來，并將這些信息融合到生成過程的上下文中，從而大幅提高了回答的準確性、時效性以及上下文一致性。這一方法不僅能克服知識截止問題，還能降低模型產(chǎn)生錯誤或“胡言亂語”的風險。
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  • DeepSeek點燃國產(chǎn)大模型斗志，RAG等核心技術(shù)被重估
    黑馬DeepSeek-R1的崛起，給外國網(wǎng)友上演了一場來自東方的震撼。一邊，OpenAI和Claude都破了大防，一個聲討“竊取”，一個嘲諷“落后”，兩家水火不容的對手竟然以這種戲劇性的方式，鮮有地達成了一致。另一邊，微軟、亞馬遜等云服務(wù)廠商，甚至英偉達都開啟了“真香”模式，你追我趕地在自家云平臺上線DeepSeek-R1。
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