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    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，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。 每当将大模型应用于实际业务场景时发现，通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求
  • RAG是什么？ - 知乎
    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。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛
  • 检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
    最近看到复旦大学的一篇探索RAG最佳实践的 文章，很有意义。于是结合这篇论文和我常被人问到的问题，聊聊RAG最佳实践。 RAG之前先做query分类 不是每个query需要召回增强，有些可以直接用大模型回答，例如摘要、续写、翻译等。query分类的目的是过滤和分流，把需要RAG的query送入RAG，把不需要RAG的
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  • RAG的底层原理是什么？ - 知乎
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  • 如何透彻理解rag？ - 知乎
    如何透彻理解rag？ rt，找到的很多资料要么是纯理论，要么是langchain调包，似乎很难代码与理论结合，有没有什么高质量的教程？ 显示全部 关注者 282 被浏览
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    生成式检索 (Generative Retrieval)和检索增强生成 (RAG)的区别是什么？ 最近在搞这方面的科研，但是很不理解他俩的区别，这两个是一样的还是不一样的东西呢？ 显示全部 关注者 95
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    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技术简介 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
  • GraphRAG：知识图谱+大模型
    什么是Graph RAG RAG（Retrieval Argumented Generation）指的是通过 RAG 模型来对搜索结果进行增强的过程。 具体来说，它是将检索技术和语言生成技术相结合来增强生成过程的一种技术，可以帮助传统搜索引擎生成更加准确、相关和多样化的信息来满足用户的需求。
  • 现在 ai 的 skill 是干嘛的？和 rag、MCP 有什么区别？ - 知乎
    2）Skill：封装特定领域业务逻辑，例如执行步骤 1～3，每个步骤调用什么 mcp 工具，相比MCP Tool + RAG，执行会更可靠，相当于 个性业务领域的规划能力交给 Skill了，LLM符合识别调用哪个Skill以及参数是什么，但 Skill 内部的复杂流程是编排好的，并且内部流程也





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