LLM RAG系列，一文详解RAG，看完这篇你必会（文末福利）_rag …
2024年6月17日 · 检索增强生成（rag）指的是在使用llms回答问题之前，从外部知识库中检索相关信息。rag已被证明能显著提高答案的准确性，减少模型的幻觉现象，特别是对于知识密集型任务。通过引用来源，用户可以验证答案的准确性，并增加对模型输出的信任。
一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）-CSDN博客
2024年9月23日 · RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG 是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。 LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。 什么是RAG？ 如何理解RAG？ 通过上一个问题，我们知道了什么是RAG？ 了解到RAG是一种结合了信息检索、文本增强和文本生成的自然语言处理（NLP）的技术。 RAG的 …
一文搞懂大模型RAG应用（附实践案例） - 知乎专栏
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。 经历今年年初那一波大模型潮，想必大家对大模型的能力有了一定的了解，但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求，主要有以下几方面原因： 知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT 、 文心一言 、 通义千问 …）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些 …
LLM：RAG - 知乎 - 知乎专栏
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了 信息检索 （IR）和 LLM 的技术。 它的核心思想是在 LLM 生成回答之前，通过检索相关文档来增强生成内容的上下文信息，从而帮助 LLM 更好地理解用户的查询并基于外部知识库生成更为准确和详细的回答。 RAG 通常由两个主要部分组成： 检索（Retrieval）： 首先，模型会根据输入的查询从一个预先构建的文档集合（例如数据库、搜索引擎结果等）中检索出一组相关文档。 检索的方式可以使用传统的 …
zahaby/intro-llm-rag: LLM Models and RAG Hands-on guide - GitHub
This repository provides a comprehensive guide for building conversational AI systems using large language models (LLMs) and RAG techniques. The content combines theoretical knowledge with practical code implementations, making it suitable for those with a …
RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、D…
2024年7月30日 · RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
LLM之RAG实战（三十九）| 高级RAG技术全面解析（附代码）_rag …
2024年6月5日 · RAG Chroma Milvus原理源码及实践，首先介绍RAG与LLM之前的关系，再看下怎么融合。 最后系统讲解Chroma，让你对RAG及Ollama大模型调用后的向量数据data本地化进行深入浅出的理解及实践
AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可 …
2023年12月12日 · 它们是 AnythingLLM（一种企业级解决方案，专为创建自定义 ChatBot（包括 RAG 模式）而设计）和 Vector Admin （一种用于有效管理多个向量存储的复杂管理 GUI）。 AnythingLLM 不仅仅是另一个聊天机器人。 它是一个全栈应用程序，这意味着它融合了从数据处理到用户界面的所有技术优势。 最好的部分？ 它是开源且可定制的。 这意味着如果您有技能，您可以根据自己的喜好进行调整。 或者，如果您像我一样更喜欢现成的东西，那么它开箱即用， …
為什麼要用 RAG？不用微調模型就能低成本讓 LLM 理解專業知識 …
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且還能進一步用來強化微調模型。 這份研究報告也指出兩種強化 LLMs 方式的優缺點：RAG 雖然在提示詞的輸入和結果輸出上，因為需要帶入向量資料庫的資料，必須使用較多的 token， …
LLM RAG Tutorial - Google Colab
This tutorial will give you a simple introduction to how to get started with an LLM to make a simple RAG app. RAG (Retrieval Augmented Generation) allows us to give foundational models local...