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Dify:如何利用开源平台构建强大的AI工作流、RAG 管道、Agent、模型管理
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表: 1. 工作流: 在画布上构...
使用AutoGen构建复杂的多智能体(Agent)对话系统可以实现高度定制化和灵活性
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。
大模型技术知识点:RAG
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...
(一)12个RAG痛点及其解决方案
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...
(二)12个RAG痛点及其解决方案
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...
什么是RAG?检索增强生成详解
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...
(三)12个RAG痛点及其解决方案
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...