RAG 的概念解释 RAG架构，以向量检索为核心，已经成为解决大型模型获取最新外部知识和消除生成偏差的主流技术框架，在多个应用场景中得到了广泛应用和验证。 开发者可以利用这一技术以极低的成...

RAG技术是一种结合了检索与生成的方法。它通常依赖于两个核心组件：一个大型语言模型（如GPT-3）和一个检索系统（如向量数据库）。RAG先使用检索系统从大量数据中检索出相关信息，然后将这些信...

RAG的核心思想是让语言模型在生成回答或文本时能够动态地从外部知识库中检索相关信息。这种方法能够提高模型生成内容的准确性、可靠性和透明度，同时减少“幻觉”（即模型生成看似合理但实际上...

准确解释用户查询以检索相关结构化数据可能很困难，尤其是在查询复杂或不明确、文本转化到 SQL 的不灵活以及当前 LLM 在有效处理这些任务方面的局限性的情况下。您可能需要从复杂的 PDF 文档中...

回答可能缺乏必要的细节或特异性，通常需要后续查询才能澄清。答案可能过于模糊或笼统，无法有效满足用户的需求。RAG 流水线中的数据摄取可伸缩性问题是指当系统难以有效管理和处理大量数据时出...

当实际答案不在知识库中时，RAG 系统提供了一个看似合理但不正确的答案，而不是说它不知道。用户收到误导性信息，导致沮丧。重要文档可能未出现在系统检索组件返回的顶部结果中。正确的答案被忽...

大型多模态模型新范式：LMM+搜索=SEAL

AutoGen 是一个由 Microsoft 推出的框架，它允许用户创建和管理多个自主代理，以协同完成复杂的任务。本文深入探讨了它的工作原理和应用方式，以及它的优缺点。

RAGFlow 是一个基于深度文档理解技术构建的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它为各种规模的企业和个人提供了一个精简的工作流程，结合大型语言模型（LLM），能够针对用户各种复杂格式的数据提供...

部署私人的互动大模型（chatgpt-web-midjourney-proxy）的完整指南教程