点击上方蓝字关注我们RAG是一种逐步发展的架构，从朴素RAG、高级RAG到模块化RAG，通过语义相似度计算从外部知识库检索相关信息，从而增强LLM，并通过预后检索策略、模块重组等技术来优化其检索和生

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG），它通过结合检索和生成两种机制，提升了模型在复杂任务上的表现力和准确性。大语言模型的局限性：数据依赖性：大语言模型

背景LLM支持的最强大的应用程序之一是复杂的问答（Q&A）聊天机器人。这些应用程序（聊天机器人）可以回答有关特定来源信息的问题。其中使用的技术就是一种称为检索增强生成（RAG）的技术。本文不涉及代码输

在深入探讨RAG技术之前，让我们通过一个案例来了解其必要性和潜在价值。案例背景：假设一位投资者对某科技公司的股价走势和财务状况感兴趣，想要获取最新的市场分析和公司报告。如果这位投资者向一个仅基于LLM

RAG技术(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)，通过整合外部数据的方式，有效地解决使用大语言模型时出现的幻觉、过时的知识、不透明及无法溯源的问题，提高了生成

检索增强生成（RAG）&GraphRAG：它是什么，以及为什么对企业GenAI是一个热门话题？就像GPS已经彻底改变了我们的旅行方式一样，检索增强生成（RAG）正在改变AI语言模型在复杂数据领域中导航