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大模型
百川智能
RAG
方案总结:搜索出生的百川智能大模型
RAG
爬坑之路
今天对百川的
RAG
方法进行解读,百川智能具有深厚的搜索背景,来看看他们是怎么爬
RAG
的坑的吧~ 总的来说,百川通过长上下文模型(192k)+搜索增强结合的方法来解决知识更新,降低模型幻觉的问题,使得其在
RAG
大模型
大模型
LLM每周速递!大模型最前沿:多模态
RAG
、
RAG
加速、大模型Agent、模型微调/对齐
LMU | 多模态
RAG
系统 论文:https://arxiv.org/pdf/2410.21943 检索增强生成(
RAG
)主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。
大模型
研究
RAG
12个
RAG
常见痛点及解决方案
,我们将其延申扩展再补充开发
RAG
流程中常遇到的另外五个常见问题。
RAG
大模型
RAG
检索增强生成(
RAG
)有什么好的优化方案?
RAG
优化分为两个方向:
RAG
基础功能优化、
RAG
架构优化。
RAG
检索增强
RAG
检索增强生成(
RAG
)有什么好的优化方案
RAG
优化分为两个方向:
RAG
基础功能优化、
RAG
架构优化。
RAG
检索增强生成
阿里
阿里
RAG
新框架R4:增强检索器-重排序-响应器,5个知识密集任务上都超过Self-
RAG
等!
为了解决这一问题,提出了一个新的大模型
RAG
框架R4:Reinforced Retriever-Reorder-Responder(增强检索器-重排序-响应器),它包含三个主要模块: o &
RAG
检索
大型语言模型
大模型
大模型检索增强生成
RAG
的优化
RAG
优化分为两个方向:
RAG
基础功能优化、
RAG
架构优化。
RAG
检索增强
大模型
大模型
对于大模型
RAG
技术的一些思考
RAG
Fusion 检索增强这一块主要借鉴了
RAG
Fusion技术,这个技术原理比较简单,概括起来就是,当接收用户query时,让大模型生成5-10个相似的query,然后每个query去匹配5-
RAG
大模型
RAG
无限长的上下文,也干不掉的
RAG
之前有一个论调,说如果大模型支持足够长的上下文内容时候,是否就不在需要向量库。下面这个论文,通过实验证明了,即时上下文足够的丰富,通过调整位置、上下文内容,对于生成的效果具有显著的影响。
RAG
大模型
RAG
RAG
模型的主要痛点和解决方案
然而,像任何新技术一样,
RAG
模型也有自己的一套挑战,需要解决这些挑战才能发挥其全部潜力。
rag
大模型
RAG
忘掉
RAG
,未来是
RAG
-Fusion!搜索的下一个前沿:检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询
在我的搜索项目中,我尝试使用
RAG
,这让我开始思考其潜在的改进方式;我相信
RAG
目前还不能完全满足用户的需求,需要进一步升级。
RAG-Fusion
检索增强
RAG
LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向,
RAG
和 Agents
图一:
RAG
结构图 在当前这个时间点(2023.9.6)打开 langchain.com 的主站,你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍,Use-Cases
大模型
RAG
2023检索增强生成技术(
RAG
)研究进展
RAG
研究发展历程图谱 我们从技术演变的视角,将
RAG
的发展分为以下几个阶段: 3.1、初级
RAG
经典的
RAG
流程,即初级
RAG
,主要包括三个步骤: .
RAG
检索增强
RAG
LangChain -
RAG
: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据
LangChain 和
RAG
领域不出意外的又出了不少新思路: 1.
大模型
LangChain
RAG
大模型
大模型检索增强生成(
RAG
)高质量报告
今天分享一个来自同济大学Haofen Wang的关于检索增强生成的报告:《Retrieval-Augmented Generation (
RAG
): Paradigms, Technologies, and
RAG
大模型
检索
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