2024年10月30日 · RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。 该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、 …

2017年8月1日 · The RAG-30 makes use of a lever-delayed blowback action with full-automatic fire. A related variant, the SAG-30, is a semi-automatic form with a closed-bolt internal function. Outwardly, the RAG-30 exhibits qualities found in an assault rifle weapon system.

RAG （Retrieval-Augmented Generation）增强信息检索和生成模型，能够从 大规模知识库 中检索相关信息并生成高质量的反馈。 本文将详细介绍如何使用 Ollama 、 Deepseek R1 大语音模型 、 Nomic-Embed-Text 向量模型 和 AnythingLLM 共同搭建一个本地的私有RAG知识库。 0. 准备工作. 什么是RAG？ RAG是一种结合了信息检索和大模型（LLM）的技术，在对抗大模型幻觉、高效管理用户本地文件以及数据安全保护等方面具有独到的优势。 主要包括： 索引：将文档库分 …

2025年1月2日 · RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源的检索相结合，以改进问答能力的工程框架。 它使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成，从而弥补LLM的局限性，特别是在解决幻觉问题和提升时效性方面。 原始 RAG 的流程包括 索引、检索和生成 三个步骤，既把问答内容输入到数据库中，给定query，可以直接去数据库中搜索，搜索完成后把查询结果和query拼接起来送给模型去生成内容。 实际 …

2025年RAG技术并不会消亡，而是以新的范式 Agentic RAG 得到更广泛、深入应用，2025新鲜出炉的Agentic RAG全栈技术综述：全面回顾了RAG的发展历程，从最初的Naïve RAG到Advanced RAG，再到Modular RAG和Graph RAG…

RAG （Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成，是一种通过整合外部知识库来增强大模型（LLM）的性能的模式。 最简单的理解，可以认为是给大模型外挂了一个知识库。

2024年12月30日 · 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了 信息检索 和语言模型的技术，它通过从大规模的知识库中检索相关信息，并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。 这种方法在2020年由Meta AI研究人员提出，旨在解决大型语言模型（LLM）在信息滞后、模型幻觉、私有数据匮乏和内容不可追溯等问题。 即：RAG 就是可以开卷回复的 LLM. RAG技术的发展历程可以分为三个主要阶段： Naive RAG：这是RAG技术的基 …

2025年2月28日 · RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当前最火热的LLM应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型生成漂亮的回答。

2024年12月18日 · RAG 系统利用 LLM 中的自注意力机制来管理输入和检索文本各部分的上下文和相关性。 在将检索信息整合到生成模型时，采用交叉注意力机制，以确保在生成过程中突出最相关的信息片段。 一旦检索组件从外部资源中提取出相关知识，生成器便会将这些信息编织成连贯、符合上下文的回应。 大型语言模型（LLM）构成了生成器的核心，确保生成的文本流畅、准确，并与原始查询保持一致。

The RAG-30 is an automatic grenade launcher of Czech origin.[1] The weapon fires 30 mm grenades. It is fed from a 5-round detachable box magazine located at the top of the housing. The SAG-30 is a...