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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,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-04-26
深度学习!构建基于LangGraph的RAG多智能体研究工具。
2025-04-26
用RAG与Agent提升企业问答效率:我的AI实践之路
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理解 RAG 第一部分:为什么需要它
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理解 RAG 第三部分:融合检索与重新排序
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理解 RAG 第四部分:检索增强生成评估框架
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理解 RAG 第五部分:管理上下文长度
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2024-10-27
2024-09-04
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