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英文字典中文字典相关资料:

一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
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、答案的基于性（即大语言模型的答案在多大程度上被提供的上下文的支持）和答案对问题的相关性。
RAG是什么？ - 知乎
元景RAG在生成答案时，创新性的根据答案的出处，精准定位到答案在原文中的位置，这一功能增强了RAG生成答案的可信度和可追溯性，在专业知识问答领域尤其重要，可以帮助用户清楚了解答案来源，从而更加信任系统的输出结果。
RAG-检索增强生成从入门到实战，看这一篇就够了
基于RAG的知识问答：包括用户query嵌入、召回、排序、拼接文档、构建context、基于query和context构建prompt、将prompt喂给大模型生成答案。 RAG的工作原理问题理解和检索阶段：RAG模型接收到用户的问题或请求后，利用检索模块从预定义的知识库或文档集合中找到与问题最相关的文本片段。
检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
query分类不仅能提升RAG效果，还能降低平均延迟，几乎是立竿见影的效果。分类器可以选BERT，也可以是更简单的模型如TextCNN、fastText等，取决于对性能的细微要求。我的建议是直接上BERT，因为分类耗时在整个RAG流程中不占大头，但分类效果对
GraphRAG：知识图谱+大模型
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 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
如何高效提升大模型的RAG效果？ - 知乎
监控RAG系统的性能指标：定期查看检索的召回率、生成答案的Faithfulness得分等指标的变化趋势，及时发现潜在的问题。收集用户反馈：在RAG系统的用户界面上提供反馈渠道，让用户评价答案的质量，并记录下用户的意见和建议。
大模型检索增强生成（RAG）有哪些好用的技巧？ - 知乎
而对于RAG，企业都很明确它的价值，并且技术实现上，一顿组合拳疯狂输出（文本切割+向量数据库+大模型）就能解决问题，是企业落地的不二之选。事实真的是这样吗？这篇主要来记录一下我们在RAG方向有限的场景中遇到的问题及思考过程。何为RAG
基于RAG多轮对话中，怎么实现query上下文的检索呢? - 知乎
一、RAG在多轮问答的必要性检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）RAG系统在单轮问答中表现出色，但当面对多轮对话时，传统RAG架构暴露出一个致命缺陷：缺乏对话上下文记忆能力。典型问题场景：主体丢失："北京天气如何？明天呢？
RAG workflow是什么？ - 知乎
RAG（Retrieval-Augmented Generation）workflow是指在RAG技术基础上，通过定义和执行一系列任务来处理输入查询并生成最终回答的过程。一、RAG技术 RAG是一种结合检索和生成的技术，旨在解决生成式模型在处理知识密集型任务时的不足。
何时应微调 LLM？何时又该使用 RAG？ - 知乎
RAG 引擎结合问题和检索到的文档，生成详细的意大利面制作指南。优化检索质量：通过微调嵌入模型，提升检索的相关性和准确性。在医学或法律这些特定领域使用 RAG 引擎时，可以用领域特定数据微调嵌入模型，让检索结果更靠谱。

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