RAG是增强检索
RAG原理、综述与论文应用全解析 -
RAG原理概述与应用解析检索增强生成(RAG)是一种关键技术，它通过在大语言模型回答问题前先从外部知识库检索相关信息，显著提升知识密集型任务的准确性。不同于常规微调，RAG更像是一个系统，包含索引、检索、生成等模块，如Naive RAG和Advanced RAG，分别代表早期和升级版本。Naive RAG的基础步骤包括索引构建说完了。
RAG框架的力量1. RAG框架，即检索增强生成，通过整合语言模型、外部知识库和上下文提示，让GitCode AI具备超越单纯搜索的能力。例如：问题：GitCode是什么？ GitCode AI回答：GitCode是一个强大的工具，专为开发者提供个性化知识服务等我继续说。这正是RAG框架在开发者场景中的独特价值体现，使得搜索结果更具针等我继续说。
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AI分析助手优化：在AI分析助手方面，HENGSHI SENSE 5.2引入了大量RAG的辅助优化，提高了AI问答的准确率。这些优化包括向量化检索、倒排索引以及行业问题回答范式的向量化检索等，使得用户在不指定准确数据存储字段的前提下也能获得智能响应。数据门户功能：为了满足客户对更高阶数据应用组织的需求，HENGSHI SENSE到此结束了？。
简介：Langchain 是一款开源、离线、免费商用的大模型知识库项目，全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。功能：利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，支持检索增强生成(RAG)大模型。特点：支持离线运行，重点解决数据安全保护，私域化部署的企业痛点。支持市面上主流的本地大语言模型和到此结束了？。
GTC2024:理想汽车怎么玩儿转大模型 -
比如说其实我们也使用了RAG的技术，能够通过大模型去连接搜索的能力，然后通过搜索增强就能够时刻获取更新更准确的信息了。同时MindGPT也建设了记忆网络。因为李想同学是希望能够面向全家人服务全家人的，那么所以理想同学应该理解和明白会懂每一位家人。那么因此记忆非常重要，我们可以让两个同学能够基于和之前不同的人之间是什么。
AI分析助手优化：在AI分析助手方面，HENGSHI SENSE 5.2引入了大量RAG的辅助优化，提高了AI问答的准确率。这些优化包括向量化检索、倒排索引以及行业问题回答范式的向量化检索等，使得用户在不指定准确数据存储字段的前提下也能获得智能响应。数据门户功能：为了满足客户对更高阶数据应用组织的需求，HENGSHI SENSE到此结束了？。