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自2022年底OpenAI发布ChatGPT以来,大模型受到市场广泛关注,各行各业积极探索大模型的应用。但从企业实践来看,将大模型无缝集成到企业工作流中存在较多挑战,包括大模型的幻觉、开发和维护大模型的高成本以及由于大模型知识库的局限性而导致的准确率不满足业务需求。
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种人工智能框架,旨在利用大语言模型(LLM)进行跨外部知识源的自然语言查询。RAG的核心思想是通过外挂知识库的方式给大模型提供更可靠的知识来抑制模型产生幻觉,通过定期迭代知识库的方式解决大模型知识更新慢和训练成本高的问题。
在实践RAG的过程中,企业会发现RAG走通很容易,但实际落地生产的难度非常大。基于对企业RAG落地实践的调研与研究。
01
“大模型+RAG”应用指南
02
“大模型+RAG”典型案例
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
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企业级 RAG 应用程序的终极工具包
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本地知识库,通过RAG来解决信息的精准生成
2024-12-01
比GraphRAG还好的LightRAG到底是何方神圣?
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LightRAG - 更快更便宜的GraphRAG
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全面解析LLM业务落地:RAG技术的创新应用、ReAct的智能化实践及基于业务场景的评估框架设计
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LightRAG:提升检索增强生成的效率与准确性
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深度解析比微软的GraphRAG简洁很多的LightRAG,一看就懂
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