LLM (21)：从 RAG 到 Self-RAG —— LLM 的知识增强 - 知乎
RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成），即 LLM 在回答问题或生成文本时，先会从大量文档中检索出相关的信息，然后基于这些信息生成回答或文本，从而提高预测质量。
一文搞懂大模型RAG应用（附实践案例） - 知乎专栏
什么是rag? 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 ...
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 …
对LLM如何平衡内外部知识的一些思考-RAG，LLM，LLM内外部知 …
Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG通常指的是在LLM的生成过程中通过检索的方式为LLM的生成引入外部知识的方法。 检索的源可以是搜索引擎，也可以是off-line的数据库(比如企业、政府内部的机密数据)。
RAG vs. LLM: Understanding the Difference and Synergy
2024年12月17日 · In the ever-evolving world of AI, two buzzwords dominate conversations: Large Language Models (LLMs) and Retrieval Augmented Generation (RAG). While both are transformative technologies in...
Post-training an LLM for RAG? Train on Self-Generated …
2025年2月14日 · We propose a recipe for training RAG-enabled LLMs using self-generated demonstrations, thereby avoiding training on out-of-distribution text and integrating retrievals into the LLM responses. We evaluate our method on knowledge intensive question answering (QA) tasks and show that our method teaches LLMs to properly handle in-context retrievals ...
FutureGen: LLM-RAG Approach to Generate the Future Work of …
4 天之前 · LLM with RAG Integration We integrated RAG with GPT-4o mini, leveraging OpenAI’s ‘text-embedding-3-small’ model. Our vector database comprises 100 randomly selected papers from the dataset, and these papers were removed from the dataset. ... For evaluation, we applied NLP-based metrics alongside an LLM-as-a-Judge approach, using ...
Understanding RAG Part I: Why It’s Needed - Machine Learning …
2024年10月22日 · RAG has unquestionably been one of the major NLP breakthroughs following the emergence of LLMs, due to their effective approach to addressing the LLM limitations above. The key idea behind RAG is to synthesize the accuracy and search capabilities of information retrieval techniques typically used by search engines, with the in-depth language ...
How to Make Your LLM More Accurate with RAG & Fine-Tuning
2025年3月11日 · Both methods make it possible to adapt an LLM to specific requirements: RAG — The model remains the same, the input is improved. An LLM with Retrieval Augmented Generation (RAG) remains unchanged. ... Mistral or Falcon or T5 or FLAN-T5 for NLP tasks. 3. Training of the model.