2024年6月17日 · 在智能问答系统中，RAG模型（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的模型，它首先从一个预先定义好的知识库中检索出相关的信息，然后利用预训 …

2024年9月23日 · RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG 是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一 …

This repository provides a comprehensive guide for building conversational AI systems using large language models (LLMs) and RAG techniques. The content combines theoretical …

2024年6月5日 · RAG Chroma Milvus原理源码及实践，首先介绍RAG与LLM之前的关系，再看下怎么融合。 最后系统讲解Chroma，让你对RAG及Ollama大模型调用后的向量数据data本地化进 …

2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模 …

This tutorial will give you a simple introduction to how to get started with an LLM to make a simple RAG app. RAG (Retrieval Augmented Generation) allows us to give foundational models local...

RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成），即 LLM 在回答问题或生成文本时，先会从大量文档中检索出相关的信息，然后基于这些信息生成回答或文本，从而提高预测质量。 …

2024年7月30日 · RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。

本文综述了检索增强生成（RAG）技术在提升 大型语言模型 （LLMs）性能方面的进展。 RAG通过结合LLMs的内在知识和外部数据库的非参数化数据，提高了模型在知识密集型任务中的准 …

This repo aims to record advanced papers on Retrieval Augmented Generation (RAG) in LLMs. We strongly encourage the researchers that want to promote their fantastic work to the LLM …