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ramrod    音标拼音: [r'æmr,ɑd]
n. 推弹杆,严格执行纪律者
a. 笔直的,生硬的

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    RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当下最火热的LLM应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。 每当将大模型应用于实际业务场景时发现，通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求
  • RAG是什么？ - 知乎
    然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛
  • 检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
    其次，这种方法的计算效率更高，因为不需要生成和评估大量的文本组合。 最后，这种压缩方法在实际 RAG 系统相比前者的实用性最高，可以用比较低成本的方案提高检索质量。 问题：2022年上半年，联通在精品网络建设上有什么成果？
  • RAG-检索增强生成从入门到实战，看这一篇就够了
    RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型处理知识密集型任务的能力。以下是关于RAG的详细介绍： RAG技术简介 RAG（Retrieval-Augmented Generation）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
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    复赛RAG流程：块优化（图像信息和路径知识利用）-两路稀疏检索粗排-重排-答案迭代优化 接下来我们将分别介绍我们在 准确性， 高效性 和 实用性 方面的实践和实验结果，以飨读者 1 准确性 数据处理流程 zedx文件处理：zedx文件解压-路径解析-文档抽取-保存。
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    RAG 效果评价 最近做项目采用RAG技术，为了研究此系统的性能，这里从相似度检索、数据生成、RAG检索框架几个方面，研究探讨如何对RAG能力进行评估。 当有可供比较的真实数据时，评估检索增强生成 (RAG) 模型会容易得多。
  • 双非二本科生搞大模型应用开发（rag，agent）能找到工作吗，有钱途吗？
    RAG为什么不好？ 去年做一个医疗知识库项目时，光是调试embedding模型就花了两周。 你能想象吗？ 同一个问题"糖尿病能吃水果吗"，用不同的embedding模型，检索出来的内容完全不一样： text-embedding-ada-002：检索出糖尿病的定义（？ ？？）
  • 大家觉得做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是那部分工作？
    关于长上下文取代RAG。 有人觉得上下文窗口越来越大，RAG迟早要死。 我不完全同意。 我们的知识库3000多篇文档，几十M tokens，再大的窗口也塞不下。 更现实的方案是RAG做初筛，长上下文做精读，两个配合比单用哪个都强。 实测下来这个组合比纯RAG的效果好15%
  • RAG、LangChain、Agent 到底有什么关系？ - 知乎
    RAG作为大语言模型非常重要的应用领域，LangChain自然也有比较充分的支持，而且LangChain还能帮助开发者灵活地设计多步骤工作流，让RAG的结果更可控。 举个简单的应用例子，假如我们想构建一个法律咨询应用，它需要完成以下几个步骤： 接收用户的具体案例；





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