Jul 10, 2025 · RAG 管道的关键部分是搜索索引，它存储了在上一步中获得的向量化内容。 最原始的实现是使用平面索引 — 查询向量和所有块向量之间的暴力计算距离。 为了实现1w+元素规 …

Dec 4, 2024 · RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任 …

最后，我们总结了该领域的发展趋势与尚待解决的难题，并对未来的研究方向进行了展望，以期为RAG领域的持续创新提供有价值的参考。 3 RAG数据集分类体系 为了系统性地梳理和理解当 …

May 11, 2025 · Graph RAG是一种基于知识图谱的 检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。 …

现在 RAG 的解决方案有很多，可以参见 LLM-Powered-RAG-System: A collection of RAG systems powered by LLM。 今天分享一些 RAG 系统的方法论，内容来自 RAG 论文作者之一 …

RAG 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ RAG 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 RAG 并不是任何时候都需要的，大部分 …

RAG（检索增强生成）作为被广泛认可的解决方案，其潜力在于显著促进大模型在实际应用中的高效落地。 然而，即便RAG框架已奠定了坚实的基础，但在实践操作的层面，仍存在着诸多细 …

评估方法：从人工检查到LLM评审 如何全面衡量RAG系统？ 评估RAG系统，主要有两种方法： 确定性测量：这些指标可以直接从系统日志里算出来，比如延迟、令牌使用情况，还有召回率（ …

然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题 …

3 RAG 基础和方法 RAG的基础和目标，包括用户意图理解、知识检索、知识整合、答案生成和RAG评估。 基础 RAG 方法包含几个关键步骤：用户意图理解、知识来源解析、知识嵌入、知 …