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检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

图1 RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强

LangChain 的问题所在

由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交互的 Python 和 JavaScript 库。

大模型大语言模型

ChatGPT论文润色进阶指令

此外，GPT-4.0具备处理更长文本的能力，并有更大的记忆容量，这在整篇文章的润色工作中尤为重要。

ChatGPT 写作

保姆级AI写论文，ChatGPT写论文指令全集

正文写作：论文课题是《xxxxx》，请帮我完成其中一小节内容：xxxxx (输入需要完成课题和小标题，最好是一、二级标题一并输入)，请在你的回答中提供具体的例子和数据，以支持你的观点。

ChatGPT 指令

prompt提示工程最佳实践课程笔记分享

这篇文章内容是根据Andrew Ng 和 OpenAI 的 Isa Fulford 在 2023 年 12 月 11 日的 NeurIPS 上所做的“使用大型语言模型进行应用开发”教程中的提示工程部分编写的

prompt 提示词

Yi技术报告细节分享

o 学习式过滤：通过困惑度、质量、安全和文档连贯性4种评分器来对文本进行过滤，其中，困惑度评分器利用KenLM库，按照CCNet的方法评估大量网络文本，丢弃困惑度分数明显高于平均水平的文本

Yi模型大模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

好的prompt可以激发LLM的最大潜能，从而在下游任务取得好的效果。

prompt 大模型

完整ChatGLM3部署教程，支持手机和车载平台部署

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。

ChatGLM3 大模型

一个小妙招从Prompt菜鸟秒变专家！加州大学提出PromptAgent，帮你高效使用ChatGPT！

要把大模型用得6，必须得研究一下prompt使用技巧，但有时候绞尽脑汁想的prompt却无法获得理想的输出结果。

PromptAgent 大模型

RAG从入门到精通-RAG简介

前言 RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。

rag 大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

本文主要内容： RAG中涉及的技术环节什么是分块分块需要考虑的四种因素分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工作这两周发的文章大模型偏多，但如果你有阅读过前面的文章

RAG 大模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

以下是提高Prompt效果的六大关键策略： 1.编写清晰的提示如果GPT输出的内容过长，可以要求模型进行简短的回复；如果输出过于简单，可以要求模型使用专业的写作水准输出内容。

ChatGPT 大模型

RAG 领域的新宠：为什么 AI 圈都在谈论 Jina ColBERT？

而多向量模型，如 Jina-ColBERT，则是将文本中的每个词编码成独立向量，通过迟交互计算相似度。

rag 大模型

RAG超参数调优食用指南

在这个设置中定义了一个函数，该函数从一组文档(Llama2 论文)构造一个基本的 RAG 摄取管道，选择最合适的评估数据集并运行它，最后为运行结果打分。

rag 大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

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