Dec 15, 2025 · RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当下最火热的LLM应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息， …

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。

Dec 4, 2024 · RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型处理知识密集型任务的能力。以下是关于RAG的详细介绍： RAG技 …

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 …

论文中的主要内容 论文的主要内容包含六个主要内容，RAG简介、RAG核心组件、多模态RAG、现有的15种RAG框架、RAG的挑战和局限、RAG未来的方向 RAG无论是从搭建成本、扩展性 …

一、 概要 鉴于大模型在落地应用中常因“幻觉现象”而面临准确度挑战，即生成内容虽流畅却可能偏离事实或用户意图，当前业界普遍采取的一项核心策略是引入RAG（检索增强生成）流程 …

RAG为什么不好？ 去年做一个医疗知识库项目时，光是调试embedding模型就花了两周。 你能想象吗？ 同一个问题"糖尿病能吃水果吗"，用不同的embedding模型，检索出来的内容完全不一 …

如果大模型你不会做RAG，那你还能做什么？大模型训练门槛极高、大模型微调效果不佳，老板让你做一个LLM应用，输出结果全靠提示工程？ 我的观点是大模型最近几年真正落地，都需 …

在RAG（Retrieval Augmented Generation）准确率优化问题中，有通过炼丹的、有通过设计复杂流水线的、有通过预处理的、有通过后处理的。但，有一项工作的重要性容易被忽视，那就是 …

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 …