RAG Advanced 再优化 11 对用户输入的内容进行 分类处理 和
编者按，你是否曾经遇到过这些情况，你向AI助手提出了一个比较复杂的问题，但它给出的回答却比较浅显，甚至完全偏离了你的意图...
化 5 Query 腐朽 优化技术应对千奇百怪的 RAG 种 神奇 为
编者按，您是否曾经遇到这样的情况，明明构建了一个功能强大的RAG系统，但用户却频繁抱怨&，ldquo，找不到想要的信息&，rdquo，或&，ldquo，返回的结果不够准确&，rdquo......
RAG并不是你唯一的解决方案！ 微软
将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成，RAG，和微调，得到广泛应用，但在不同专业领域有效部署数据增强LLMs面临着重大挑战，从检索相关数据和准确解释用户意图到充分利用LLMs的推理能力来处理复杂任务对于数据增强LLM应用来说，没......
RAG新范式MemLong 用于长文本生成的记忆增强检索
传统的注意力机制由于时间和空间复杂度的二次方增长，以及在生成过程中键值缓存的内存消耗不断增加，限制了模型处理长文本的能力，相关的解决方案包括减少计算复杂度、改进记忆选择和引入检索增强语言建模，检索增强生成，RAG，和MemLong的记忆检索......
o1推理扩展的风吹到了RAG 性能飙升58.9%！
以往的研究主要集中在通过增加检索文档的数量或长度来扩展检索增强生成，RAG，中检索到的知识，然而，仅增加知识量而不提供进一步的指导存在一定的局限性，为此，GoogleDeepMind研究了RAG在推理计算扩展，InferenceScalin......
如何利用RAG Agent轻松解决企业复杂问题
1、大模型的痛点大模型技术席卷全球，为日常工作和生活带来便利，但也面临时效性、准确性等问题，如何提升大模型的性能，解决其挑战，构建高级应用，成为重要待解决问题，RAG，检索增强生成，技术通过信息检索和文本生成，显著提升了大模型的性能，但RA......
OpenAI在RAG技术上的最佳实践与策略
随着人工智能技术的不断演进，大型语言模型，LLM，的性能优化已成为AI领域的热点问题，OpenAI的技术专家团队分享了他们在检索增强生成，RAG，技术、提示工程和微调方面的最佳实践，为提升模型性能提供了宝贵的经验和策略，一、微调技术的最新进......
从零实现大模型
传统RAGLLM预训练和微调一般都是基于公开的互联网数据，不可能包含公司内部私有数据，如果你问有关某公司的运营情况，直接基于模型参数生成的回答可能和胡说八道没什么两样，RAG，RetrievalAugmentedGeneration，的思想......
UC RAFT 对不相关的RAG检索结果进行建模 Berkeley
大家好，我是HxShine，今天推荐一篇UCBerkeley的一篇RAG效果优化的文章～大模型引入新的知识一般有两个途径，一种是RAG检索增强，一种是SFT，哪种方式效果比较好呢，或者说有没有一些其他的更为有效的方式呢，这篇论文介绍了一种新......
清华大学揭露RAG的双面性 全面分析揭示大模型中RAG噪声的作用
引言，RAG技术与大型语言模型中的噪声问题在大型语言模型，LLMs，的研究与应用中，噪声问题一直是一个不容忽视的挑战，这些模型在处理复杂的语言理解和生成任务时，往往需要从海量的数据中提取有用信息，然而，互联网上充斥着各种非标准的噪声信息，如......