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检索增强生成简称RAG(Retrieval-augmented Generation),RAG为大语言模型安装了知识外挂,基础大语言模型不用训练,通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候,可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容,从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
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产品电源
对目前行业中其他产品基于RAG的问答系统的检索方式进行调研。
混合检索:结合全文检索与语义检索的优势,并对结果进行综合排序;
语义检索:基于向量的文本相关性查询,推荐在需要理解语义关联度和跨语言查询的场景使用;
全文检索:依赖于关键词的全文搜索,推荐在搜索具有特定名称、缩写词、短语或ID的场景使用;
基于文档和知识库的RAG问答系统,在调研的产品中,通常会支持混合检索、向量检索和全文检索。作为平台用户可以选择使用哪种检索方式;
混合检索结合全文检索和向量检索的的优势,对召回的结果进行综合排序,让大模型生成的结果更好,也是各个平台优先推荐的;
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
2024-09-20
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
2024-09-20
HippoRAG:模拟大脑记忆思索机制的 RAG
2024-09-20
在长上下文LLM的时代,RAG是否仍然必要?
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Golden-Retriever:提升工业知识库检索准确性
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大模型RAG最佳实践指南
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360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践
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