Mar 2, 2024 · 文章详细介绍了 AIGC 场景下检索增强技术（RAG）的组成部件，不同组件之间的结合方法，以及对RAG系统的优化提升技术。 此外，文章还梳理总结了RAG在包括文本，图像，代码，音频，视频，3D等多个不同领域，不同模态上的具体应用以及现有的RAG系统评估标准 ...

RAG（Retrieval-Augmented Generation ) 技术通过结合信息检索和生成能力，能够在许多领域实现更智能、更个性化和更高效的应用，推动各行业的创新发展。 下面总结一些RAG的典型应用案例： 1. 智能问答系统： * 客户…

RAG引入了信息检索过程，即从可用的数据存储中检索相关内容增强AIGC的结果，进而提高准确性和鲁棒性。 本文主要回顾将RAG集成到AIGC场景中的现有工作，首先根据增强的方式对RAG基础进行分类，提炼了各种检索器和生成器的增强方法的摘要，基本涵盖所有RAG ...

Dec 22, 2024 · 图2：Agentic RAG Agentic RAG 解决了这些问题。 核心思想是在RAG的每个阶段引入代理行为。 代理可以积极思考任务——规划、调整和迭代以找到最佳解决方案，而不仅仅是遵循一组指令，而 LLM 可以实现这一点。 图2说明了代理 RAG 的工作流程。

Feb 29, 2024 · In this paper, we comprehensively review existing efforts that integrate RAG technique into AIGC scenarios. We first classify RAG foundations according to how the retriever augments the generator, distilling the fundamental abstractions of the augmentation methodologies for various retrievers and generators.

RAG（Retrieval-Augmented Generation）： RAG是一种模型架构，结合了检索（retrieval）和生成（generation）的方法。 它使用检索模块从大规模的 知识库 中检索相关信息，然后使用生成模块生成响应或回答。 这种结合检索和生成的方法可以提高模型的语言理解和生成能力。

Jul 5, 2024 · RAG不仅仅检索，理解你的需求。 它还会根据用户的输入首先分析用户的查询意图，以便执行不同的分支获取最优答案。 根据用户查询的识别意图来控制 RAG 应用程序的流程，帮助我们创建更有用和更加强大的检索增强生成（RAG）应用程序。

Feb 10, 2025 · RAG的核心思想是通过实时数据检索弥补这一缺陷——在生成答案前，系统先从外部数据源（如数据库、API或互联网）动态检索相关上下文，再结合LLM的知识生成更精准、实时的响应。

Mar 11, 2025 · 近年来，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG）技术异军突起，备受瞩目。 它能够将大型语言模型与外部最新知识相结合，为模型的输出提供坚实的事实依据。

Nov 1, 2024 · Agentic RAG： 利用基于 LLM 的代理来调整 RAG 工作流以适应查询类型和知识库中的文档类型。 自适应框架： 根据不断变化的环境和数据调整检索和生成策略的动态系统，确保相关的响应。