检索增强生成(Retrieval-Augmented-Generation,简称RAG)是一种前沿方法,通过将外部数据检索直接整合到生成过程中,增强大型语言模型的能力。这种方法结合了预训练语言模型的强
read more【行客按】随着人工智能技术的快速发展,企业在追求智能化转型的过程中面临着一系列新的挑战和机遇。特别是在企业级应用中,生成性AI(GenerativeAI)的采用正在加速,但如何确保模型输出的准确性和
read moreRAG模型是一种先进的人工智能技术,通过结合向量数据库检索和上下文增强,生成既富有创意又具有丰富上下文的文本。本文将详细概述RAG模型的三个核心步骤:向量数据库检索、上下文增强和知情响应生成。向量数据
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什么是RAG?RAG是检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration)的简称,是当前最火热的企业级LLM应用方案。RAG能解决什么问题?知识的局限性:模型自身的知识完全源
read more点击「听全文」解放双眼更轻松本文将帮助大家实现RAG(使用LangChain和PostgreSQL)以提高LLM输出的准确性和相关性。得益于强大的机器学习模型(特别是由托管平台服务通
read more我们介绍了很多关于高级RAG(RetrievalAugmentedGeneration)的检索策略,每一种策略就像是机器中的零部件,我们可以通过对这些零部件进行不同的组合,来实现不同的RAG
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