RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型处理知识密集型任务的能力。以下是关于RAG的详细介绍： RAG技术简介 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. 最近看到复旦大学的一篇探索RAG最佳实践的 文章，很有意义。于是结合这篇论文和我常被人问到的问题，聊聊RAG最佳实践。 RAG之前先做query分类 不是每个query需要召回增强，有些可以直接用大模型回答，例如摘要、续写、翻译等。query分类的目的是过滤和分流，把需要RAG的query送入RAG，把不需要RAG的. 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。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛.
Belizeedoll - Find @Belizeedoll Onlyfans - Linktree
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。 Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
三、RAG流程及问题分析 RAG流程图 （1）文档导入 在该阶段要把使用到的文档都进行导入。 由于文档涉及多种格式，比如常见的有：WORD、PDF、PPT、Excel、TXT、Markdown等，格式不同，处理的方式也不同。 因此，如何读取和处理文档是文档导入阶段需要做好考虑。
RAG和Agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场景驱动：从“技术炫技”转向“解决实际问题”，例如用RAG降低企业客服成本. 论文中的主要内容 论文的主要内容包含六个主要内容，RAG简介、RAG核心组件、多模态RAG、现有的15种RAG框架、RAG的挑战和局限、RAG未来的方向 RAG无论是从搭建成本、扩展性还是适用场景都是当前大模型在企业内快速落地的最可行的、最优选择。 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 Douwe Kiela 的视频演讲 RAG Agents in Prod: 10 Lessons We Learned — Douwe Kiela, creator of RAG。
