2025年3月24日 · 最近推出的课程 构建和评估高级 RAG 中，以及 LlamaIndex 和评估框架 Truelens ，他们提出了RAG 三元组评估模式 — 分别是对问题的检索内容相关性、答案的基于 …

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 …

基于此，大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术迅速崛起，成为有效破解这一难题的主流解决方案。 然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在 …

总之RAG技术就像是一个“侦探+编剧+导演+编辑+老板+专家+新闻主播+裁缝+翻译官+服务员”的组合体，你得让它既能精准检索，又能自然生成，还得随时调整优化。用好了，它就是你的超级 …

拓展rag技术以支持多语言，尤其是资源匮乏的语言，是一个充满希望的发展方向。 致力于提升跨语言检索与生成能力，确保在不同语言中都能提供准确且相关的结果。提升rag模型对低资源 …

2025年2月5日 · 这里之所以强调是官方渠道，是因为，接入DeepSeek的第三方渠道，质量参差不齐，尤其一些披着“推理”外衣的“RAG”模型大行其道，由于RAG数据源的信息本身就不准确， …

RAG（检索增强生成）是近期几个大模型应用方向上 最难下笔的一个，一方面是因为技术方案仍在快速迭代；另一方面是市场对它的认知还存在一定偏差。目前市场认为：chatBI（让大模型做 …

模块化 rag 集成了各种方法来增强 rag 的不同组件，例如在检索器中整合搜索模块进行相似度检索并应用微调方法. rag 融合. rag 融合结合了 2 种方法： 多查询检索 利用 llm 从不同角度为给定 …

2025年3月6日 · 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。 …

随着LLM和RAG应用程序的出现，我们突然需要构建自己的知识库。在Naive RAG中，我们会搜索与用户问题有一定相似性的信息片段。 这样一来，模型就看不到整个维基的上下文，而只能 …