RAGRAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，它通过引入外部知识库来解决知识密集型的自然语言处理任务，例如问答和文本摘要等。RAG技术的核心在于两个阶段：检索阶段和生成阶段。
1. 检索阶段：模型从外部知识库中检索与输入文本相关的信息。这个知识库可以是大规模文本数据集的索引数据库。
2. 
对于这个简单示例，我们可以使用 CharacterTextSplitter，其 chunk_size 设为 500，chunk_overlap 设为 50，这样可以保持文本
时效性问题：模型的知识在预训练后就固定了，无法自动更新最新信息知识覆盖局限缺乏特定领域或私有领域的专业知识对组织质量。RAG 通过在生成回答之前，先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给语言模型，从而实现更准确、更可靠的响应。
Agentic RAG描述了基于AI智能体实现的RAG。具体来说，它将AI智能体纳入RAG流程中，以协调其组件并执行超出
手把手教你构建Agentic RAG：一种基于多文档RAG应用的AI Agent智能体 (.)一文说清大模型RAG应用中的两种高级检索模式：你还只知道向量检索吗？ (.)1、经典RAG应付不了的场景：基于全局的理解文档后回答问题。比如：对某知识内容进行总结摘要？跨文档与知识库的回答问题。比如：比较不同文档内容的区别？结合非知识工具的复合场景。比如：从文档提取产品介绍发送给xx客
RAG增强大型语言模型访问外部知识库能力，提升精准性。它利用向量数据库进行语义搜索，克服关键词匹配局限。文章以云计算促进AI发展为例，在大模型分发助手平台演示RAG流程，涵盖知识处理、向量化、相似度计算和答案生成。RAG未来将提升精准性、可解释性和成本效益，实现更深入知识理解、更自然人机交互和更广泛应用。
文章目录一、embedding二、知识图谱三、L0，L1，L2四、transE的理解五、参考文献 一、embedding首先，我们得知道什么是embedding？他有什么优点？他为什么要被开发出来？传统的one-hot编码不可以吗？接下来让我们一一进行解决1、什么是embedding？① 维基百科的官方回答： ② 自己的理解： （这个结合了一下n篇大佬的博客思路进行理解的）首先，embeddin
一. 为什么要用 RAG ？
如果使用 pretrain 好的 LLM 模型，应用在你个人的情境中，势必会有些词不达意的地方，例如问 LLM 你个人的信息，那么它会无法回答;这种情况在企业内部也是一样，例如使用 LLM 来回答企业内部的规章条款等。
这种时候主要有三种方式来让 LLM 变得更符合你的需求：
1. Promt Enginerring：
输入提示来指导 LLM 产生所需回应。 例如常见的 In-context Learning，通过在提示中提供上下文或范例，来形塑模型的回答方式。 例如，提供特定回答风格的示例或包含相关的情境信息，可以引导模型产生更合适的答案。
2. **Fine tuning：** 这个过程包括在特定数据集上训练 LLM，使其响应更符合特定需求。 例如，一家公司可能会使用其内部文件 Fine tuning ChatGPT ，使其能够更准确地回答关于企业内部规章条款等。 然而，Fine tuning需要代表性的数据集且量也有一定要求，且 Fine tuning 并不适合于在模型中增加全新的知识，或应对那些需要快速迭代新场景的情况。
检索模块（Retrieval）从外部知识库（如文档、数据库）中实时检索与输入相关的信息。关键技术：倒排索引、稠密向量检索（如BERT
Flair工具使用教程之如何训练自己的Flair Embeddings本教程将向您展示如何训练自己的Flair嵌入，如果您想将Flair应用于新语言或域，这可能会派上用场。准备文本语料库语言模型使用纯文本进行训练。 在字符LM的情况下，我们训练它们预测字符序列中的下一个字符。要训练自己的模型，首先需要一个适当大的语料库。 在作者的实验中，使用了大约10亿字的语料库。您需要将语料库拆分为训练，验证和
该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越享！
现有的RAG方法在使用开源LLMs处理复杂查询（如多跳检索任务）时，表现出有限的推理能力。提出了一个名为**OPEN-RAG**的新框
大模型的时代，很多新词儿，随之而出，RAG就是其中之一，技术社群的这篇文章《一文读懂RAG（检索增强生成）》给我们讲解了RAG到底是什么，有什么作用，以及相应的挑战。大模型相关历史文章，《如何用Kubernetes实现GPU资源高效调度？》《如何提高GPU的使用效率？》《AI Agent的入门了解》《企业大模型应用顶层架构设计经验》《裸机GPU vs 虚拟GPU，如何进行选择？》《一文了解NVID
一：概述一：概述它可以解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战。提供更准确的回答、降低推理
关系型数据库基础简介数据库：计算机集中存放数据的地方。对数据的集中控制（优点）： 1.降低数据存储的冗余度 2.提高数据的一致性 3.存储的数据可以共享 &nbs
对于那些新手开发者，总有一些使用反模式的理由，我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合Python的代码风格。如果你想要寻找更多的相关介绍资料，我极力推荐The Python Tutorial或Dive into Python。迭代range的使用Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取
文章目录1. 前言2. 实现2.1 STN2.1.1 定位网络2.1.2 网格生成器2.1.3 采样器2.2 SRN2.2.1 编码：卷积循环网络2.2.2 解码：循环字符生成器2.3 训练3. 测试3.1 STN网络：3.2 STN网络：3.3 模型训练：3.4 实现：4. 总结5. 参考文献 1. 前言在读Abstract的时候我觉得这篇文章挺有趣、挺创新的，本文的方法加入了STN变形矫正，
目录 序列召回（一） 序列召回（二） 序列召回（三）序列召回（四） 序列召回（一）源自论文：http://arxiv.org/abs/1511.06939 基于GRU的序列召回中通过GRU得到用户的embedding，与所有item的embedding做内积。两个向量内积就是用户-item的相似度。一个用户和所有item的内积，相当于获得了所有it
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一个用于生成任务的大型模型，它结合了检索和生成的方法。它的设计目标是在生成文本时能够从外部文档中检索相关信息，并将其整合到生成的过程中。
RAG的架构由两部分组成：检索模块和生成模块。
检索模块负责从一个或多个外部文档中检索与生成任务相关的信息。这个模块可以基于检索技术（如TF-IDF、BM25等）进行查询，并返回与查询相关联
