一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
6 days ago · 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 …
大家觉得做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是那部 …
二、论文思路 定义：MM-RAG是一种将大型语言模型（如GPT-3）与使用对比学习嵌入的多模态检索器相结合的技术。 多模态嵌入空间：将不同格式的数据（图片、音频、视频、文本）编码到同一语义 …
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
6 days ago · 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 …
RAG、LangChain、Agent 到底有什么关系？ - 知乎
RAG作为大语言模型非常重要的应用领域，LangChain自然也有比较充分的支持，而且LangChain还能帮助开发者灵活地设计多步骤工作流，让RAG的结果更可控。 举个简单的应用例子，假如我们想构建 …
RAG（检索增强生成）会不会消亡呢？ - 知乎
复赛RAG流程：块优化（图像信息和路径知识利用）-两路稀疏检索粗排-重排-答案迭代优化 接下来我们将分别介绍我们在 准确性， 高效性 和 实用性 方面的实践和实验结果，以飨读者 1.准确性 数据处理 …
大模型检索增强生成（RAG）有哪些好用的技巧？ - 知乎
RAG算是大模型时代的hello world项目了，但是开源方案基本都是文章切块+向量召回+llm生成 3步，实际业务…
假如LLM无限上下文了，RAG还有意义吗？ - 知乎
一、先搞清楚一个误解：上下文 ≠ 知识 很多人理解RAG的方式是这样的："LLM自己记不住那么多东西，所以我们帮它把相关文档塞进上下文窗口，让它临时'看一眼'再回答。" 这个理解对不对？对，但只 …
检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
其次，这种方法的计算效率更高，因为不需要生成和评估大量的文本组合。 最后，这种压缩方法在实际 RAG 系统相比前者的实用性最高，可以用比较低成本的方案提高检索质量。 问题：2022年上半年， …
deepseek下大模型就业方向（RAG、Agent等）还有前途吗？
大模型技术（如RAG、Agent等）作为当前人工智能领域的前沿方向，依然具有广阔的发展前景和就业机会。以下从技术趋势、行业需求、挑战与机遇等方面展开分析，帮助你更全面地理解这一领域的未 …
假如LLM无限上下文了，RAG还有意义吗？ - 知乎
很多人以为RAG的核心价值是”扩展上下文”——模型只能看4k token，但我的文档有几百万token，所以我用RAG检索相关片段塞进去。 这个理解没错，但它描述的是RAG最浅、最容易被替代的那一层价值 …