rag专题

基于RAG的知识库AI代理机器人，问题思考

基于RAG的知识库AI代理机器人，问题思考知识库内容分类对于普通非qa问答格式的知识内容在分段存储时，需要手动调整，保证每个分段的内容意思完整，不被分割，当然段落也不宜过长，保证内容表达的意思到不可分割为止就行对于qa问答格式的知识内容通常需要对问题增加格外索引，因为fastgpt的模式是将问题和回答，作为完整的文本作为向量化的坐标，当问题和回答的内容过长时，使用问题向量化匹配

航行在水域：使用数据湖构建生产级 RAG 应用程序

在 2024 年年中，创建一个令人印象深刻和兴奋的 AI 演示可能很容易。需要一个强大的开发人员，一些聪明的提示实验，以及一些对强大基础模型的API调用，你通常可以在一个下午建立一个定制的AI机器人。添加一个像 langchain 或 llamaindex 这样的库，使用 RAG 来增强您的LLM一些自定义数据 - 一个下午的工作可能会变成一个周末项目。然而，投入生产是另一回事。您将需要一

I used RAG with LLAMA3 for AI bot. I find RAG with chromadb is much slower than call LLM itself. Following the test result, with just one simple web page about 1000 words, it takes more than 2 seconds

今日分享丨浅谈RAG的技术特点及优势

一、引言随着AI技术的发展，我们见证了人工智能在理解和处理自然语言方面取得的巨大进步。特别是结合了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和大语言模型（Large Language Model, LLM）的系统，为解决复杂查询和提供精确答案提供了强大的工具。RAG通过检索相关信息，增强了大模型的对问题的理解能力，利用RAG的优势，提供了广泛的知识覆

RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库二

Miluvs 向量数据库关于 Milvui 可以参考我的前两篇文章 • 一篇文章带你学会向量数据库Milvus（一）[1]• 一篇文章带你学会向量数据库Milvus（二）[2] 下面我们安装 pymilvus 库 pip install --upgrade --quiet pymilvus 如果你使用的不是 Miluvs 数据库，那也没关系，langchain 已经给我们分装了几十

求求你别学了：从 Prompt 到 RAG，从 RAG 到 DSPy

如本瓜在此前的文章中提到过，Prompt 工程已经不中用了，没有人愿意废那么大的劲来学习如何结构化提问，大家想要的就是傻瓜式提问，但是大模型的回答还是精准的、合意的；后来，大兴 RAG 技术，做专业化的本地知识库，但是这个本地库的成本只能说是更高，如果有专业的库直接来用还行，要不然自建库、清洗数据等等，费了九牛二虎之力，那还要大模型啥事？所以有人才说2023年大模型百模大战是原子弹，202

基于RAG的私人知识库聊天机器人

随着人工智能的快速发展，特别是大语言模型的惊艳表现，让我们见证了信息检索和知识管理系统的重大进步。在这篇文章中，将探讨如何利用 Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术，结合 MongoDB 数据库和 LangChain 框架，来构建一个先进的私人知识聊天机器人。大模型聊天机器人的不足在过去的这段时间，相信大家都领会到了生成式人工智能聊天机器人的魅力

打开 RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大隐藏问题

前一段时间，各个大模型在争斗：谁能携带更长、更大的上下文 Prompt，比如 Kimi 说 200 万字，阿里通义千问又说自己能达 1000 万字；大家都知道 Prompt 很重要，但是 RAG 和长的上下文文本携带是两个不同的技术方向。 RAG 先来简单介绍一下什么是 RAG （增强搜索生成），很简单：当我们问 ChatGPT 一个比较专业的问题时，他就是开始回答轱辘话了，通用大模型

从 0 打造私有知识库 RAG Benchmark 完整实践

背景介绍最近从 0 构建了一个大模型知识库 RAG 服务的自动化 Benchmark 评估服务，可以基于私有知识库对 RAG 服务进行批量自动化测试与评估。本文是对这个过程的详细记录。本文实际构建的是医疗行业知识库，基于高质量的医学指南和专家共识进行构建。而实际的问答对也基础知识库已有文档生成，避免参考源不存在导致的大模型幻觉，可以更加客观反映 RAG 服务的能力。当然整体的构建流程是与行

LLM大语言模型应用方案之RAG检索增强生成的实现步骤。

0.我理解的RAG 什么是RAG？ RAG的全称是“检索增强生成模型”（Retrieval-Augmented Generation）。这是一种特别聪明的大语言模型。 RAG是怎么工作的呢？ 1.检索：当你问RAG一个问题时，它会先去“图书馆”里找相关的信息。这些“图书馆”里有很多知识和数据。 2.生成：找到了相关的信息后，RAG会用这些信息

Graph RAG 的力量：智能搜索的未来

随着世界越来越依赖数据，对准确、高效的搜索技术的需求从未如此高涨。传统搜索引擎虽然功能强大，但往往难以满足用户复杂而细微的需求，尤其是在处理长尾查询或专业领域时。Graph RAG（检索增强生成）正是在这种情况下应运而生，成为改变游戏规则的解决方案，利用知识图谱和大型语言模型 (LLM) 的强大功能来提供智能、上下文感知的搜索结果。在本综合指南中，我们将深入探究 Graph RAG 的世界，

Advanced RAG 08：使用 Self-RAG 打造高质量、可追溯的 RAG System

编者按： RAG 技术通过检索并利用外部知识源，能够较为有效地提升生成内容的准确性和多样性。然而，经典 RAG 流程也存在一些不足，例如不必要的检索会浪费计算资源，并可能引入无关内容或错误信息，影响生成质量。本文介绍了 Self-RAG 这一技术，通过引入 Reflection Tokens，语言模型能够根据具体需求动态决定是否检索外部知识，从而大大减少了不必要的检索操作。与此同时，Self-

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调 1.推荐的模型组合在默认的配置文件中，我们提供了以下模型组合 LLM: Chatglm2-6bEmbedding Models: m3e-baseTextSplitter: ChineseRecursiveTextSplitterKb_dataset: faiss 我们推荐开发者根

Multi-Head RAG:多头注意力的激活层作为嵌入进行文档检索

现有的RAG解决方案可能因为最相关的文档的嵌入可能在嵌入空间中相距很远，这样会导致检索过程变得复杂并且无效。为了解决这个问题，论文引入了多头RAG (MRAG)，这是一种利用Transformer的多头注意层的激活而不是解码器层作为获取多方面文档的新方案。 MRAG 不是利用最后一个前馈解码器层为最后一个令牌生成的单个激活向量，而是利用最后一个注意力层为最后一个令牌生成的H个单独的激活向量，然

2024-06-19 问AI: 在LLM中，RAG是什么？

文心一言在LLM（大型语言模型）中，RAG全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。以下是关于RAG的详细解释：基本概念： RAG是一种通过检索LLMs之外的数据源来支持其生成答案的技术。它结合了搜索和LLM提示，根据用户的查询要求，LLMs使用搜索算法从外部数据源获取上下文信息，并将查询和检索到的上下文合成后送入到LLM的提示中。主要作用： RA

2024 年最新 Python 使用 Flask 和 Vue 基于腾讯云向量数据库实现 RAG 搭建知识库问答系统

腾讯云向量数据库腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专为存储、检索和分析多维向量数据而设计。地址：https://buy.cloud.tencent.com/vector 新建安全组创建向量数据库实例查看密钥腾讯云 AI 套件官方文档：https://cloud.tencent.com/doc

$【中文】PDF文档切分\切片\拆分最优方案-数据预处理阶段，为后续导入RAG向量数据库和ES数据库实现双路召回$