微信扫码
与创始人交个朋友
现在,你也有机会手搓一个属于自己的kimi啦!
KIMI走的是检索增强生成路线,简称RAG:Retrieval Augmented Generation,它就是把信息检索与大模型结合,以缓解大模型推理“幻觉”的问题。
RAG的目标是通过知识库增强内容生成的质量,通常做法是将检索出来的文档作为提示词的上下文,一并提供给大模型让其生成更可靠的答案。更进一步地,RAG的整体链路还可以与提示词工程(Prompt Engineering)、模型微调(Fine Tuning)、知识图谱(Knowledge Graph)等技术结合,构成更广义的RAG问答链路。
知识库内容缺失,截断有用文档,上下文整合丢失,有用信息未识别,提示词格式问题,准确性不足,答案不完整
比如,最经典的RAG架构,首先是索引,就是向量嵌入,然后是检索,进行相似查询,最后是生成文档上下文
有兴趣的小伙伴,快去看一下吧!
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2024-09-16
RAG深度优化:全面掌握多种ReRanker实现方法与技巧
2024-09-16
Perplexity AI使用感受
2024-09-16
大模型应用框架解析:RAG、Agent、微调、提示词工程究竟是什么?
2024-09-15
RAG预处理增强:让Fastgpt/Dify召回更多东西
2024-09-15
数据隐私与RAG:如何在保护隐私的同时与数据库对话(Text2SQL)。
2024-09-15
【RAG】FastEmbed:一种轻量的快速文本嵌入工具
2024-09-15
RAG优化神器:rerankers重新排名模型的终极方案,提供轻量级统一API
2024-09-14
graphRAG后的triplex、itext2KG与nano-graphRAG对比介绍
2024-07-18
2024-07-08
2024-07-09
2024-06-20
2024-05-05
2024-07-09
2024-06-13
2024-07-07
2024-07-14
2024-07-07
2024-09-16
2024-09-12
2024-09-11
2024-09-10
2024-09-09
2024-09-07
2024-09-04
2024-08-30