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，然后利用预训练的语言模型（LLM）生成最终的答案。 在本文中，...

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) 的功能结合在一起。 LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。 什么是RAG？ 如何理解RAG？ 通过上一个问题，我们知道了什么是RAG？ 了解到RAG是一种结合了信息检索、文本增强和文本生成的自然语言处理（NLP）的技术。 RAG的 …

This repository provides a comprehensive guide for building conversational AI systems using large language models (LLMs) and RAG techniques. The content combines theoretical knowledge with practical code implementations, making it suitable for those with a …

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本地化进行深入浅出的理解及实践

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%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且還能進一步用來強化微調模型。 這份研究報告也指出兩種強化 LLMs 方式的優缺點：RAG 雖然在提示詞的輸入和結果輸出上，因為需要帶入向量資料庫的資料，必須使用較多的 token， …

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。 RAG 方法使得开发者不必为每一个特定的任务重新训练整个大模型，只需要外挂上知识库，即可为模型提供额外的信息输入，提高其回答的准确性。 RAG模型尤其适合知识密集型的任务。 在 LLM 已经具备了较强能力的基础上，仍然需要 RAG ，主要有以下几点原因： 幻觉问题：LLM 文本生 …

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确性和可信度。 文章详细讨论了RAG的三个发展阶段：初级、高级和模块化RAG，并分析了其在检索、生成和增强技术方面的关键组件。 此外，文章还探讨了RAG在多模态领域的扩展，以及如何通过改进评估方法来适应其不断发展的应用范围。 最后，文章强调了RAG生态系统的增长，以及为 …

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 RAG to make pull request to update their paper's information!