本文主要围绕DB-GPT应用开发框架如何在实际落地场景做RAG优化。 背景 在过去两年中，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术逐渐成为 ...

此索引不仅包括节点（例如实体），还包括边（例如关系）和协变量（例如声明）。通过这种方法，Graph RAG能够更好地捕捉文本之间的关联，并支持对大规模文本集合的全局理解和摘要。 前面了解了RAG的开山之作，今天来看下微软提出的GraphRAG是如何提升RAG性能 ...

RAG通过引入外部知识库，检索相关信息来增强模型的输出，从而解决这些问题。 在AI应用爆发的时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术正逐渐成为AI 2.0时代的“杀手级”应用。它通过将信息检索与文本生成相结合，突破了传统生成模型在知识 ...

DeepSeek与检索增强生成（RAG）技术的结合，为搭建本地知识库提供了强大的技术支持。DeepSeek+RAG本地知识库技术是一种结合深度求索（DeepSeek）大模型与检索增强生成（RAG）技术的创新方案，旨在构建高效、智能的本地化知识库系统。 ‌DeepSeek大模型‌：DeepSeek是 ...

可配置的模块化RAG框架。 TrustRAG是一款配置化模块化的Retrieval-Augmented Generation (RAG) 框架，旨在提供可靠的输入与可信的输出 ，确保用户在检索问答场景中能够获得高质量且可信赖的结果。 TrustRAG框架的设计核心在于其高度的可配置性和模块化，使得用户可以 ...