【日積月累】 大模型RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術通過結(jié)合檢索和生成能力，提升了大型語言模型的功能。其核心在于利用檢索模塊從知識庫中提取信息，增強生成模型的準確性和時效性。RAG在開放式問答、垂直領域問答和對話系統(tǒng)中表現(xiàn)出色，克服了LLMs存儲容量有限和知識更新滯后的挑戰(zhàn)。學習RAG技術需關注數(shù)據(jù)質(zhì)量、生成模型選擇，并持續(xù)優(yōu)化策略，以充分發(fā)揮其優(yōu)勢。

【日積月累】 在處理包含大量表格的文檔時，傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)往往難以準確檢索和生成內(nèi)容。文章提出了一個四步法來實現(xiàn)"RAG實現(xiàn)高效搜索定位"：通過精確提取表格、添加上下文描述、統(tǒng)一格式化為Markdown，以及創(chuàng)建統(tǒng)一嵌入向量來優(yōu)化檢索效果。實驗表明，這種方法顯著提升了對復雜表格文檔的處理能力。

【AI驅(qū)動】 信息檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation,簡稱RAG)是一種強大的技術,能夠顯著提升大型語言模型的性能。RAG框架巧妙地結(jié)合了基于檢索的系統(tǒng)和生成模型的優(yōu)勢，可以生成更加準確、符合上下文、實時更新的響應。隨著對先進人工智能解決方案需求的不斷增長，GitHub上涌現(xiàn)出眾多開源RAG框架,每一個都提供了獨特的功能和特性。

【AI驅(qū)動】 無論你的模型（大型語言模型LLM）有多先進，如果上下文信息塊沒有提供正確的信息，模型將無法生成準確的答案。在本教程中，我們將探索一種稱為上下文檢索的技術，以提高你的RAG系統(tǒng)中上下文信息塊的質(zhì)量。

【AI驅(qū)動】 隨著企業(yè)和人工智能專家尋求更智能的信息處理方式，RAG 將檢索系統(tǒng)的豐富知識和生成模型的創(chuàng)造力這兩個方面的優(yōu)勢結(jié)合在了一起。但究竟什么是 RAG，為什么每個人都在談論它 ？

【AI驅(qū)動】 您的人工智能計劃呢？您的數(shù)據(jù)團隊如何才能從LLM獲得價值？這就是 RAG vs. Fine-Tuning 這兩個有前途的 GenAI 開發(fā)和優(yōu)化框架的用武之地。

【AI驅(qū)動】 這篇博文探討了與生成式人工智能相關的挑戰(zhàn)、檢索增強生成 (RAG) 如何幫助克服這些挑戰(zhàn)、RAG 的工作原理以及使用 RAG 的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。

【AI驅(qū)動】 檢索增強圖像生成技術結(jié)合信息檢索與圖像生成，利用外部知識庫提升圖像質(zhì)量與相關性，處理復雜文本，減少幻覺，增加多樣性，確保圖像與文本一致性，提供豐富視覺體驗。

【AI驅(qū)動】 檢索增強生成（RAG）是指對大型語言模型輸出進行優(yōu)化，使其能夠在生成響應之前引用訓練數(shù)據(jù)來源之外的權威知識庫。

【AI驅(qū)動】 在 AI 大模型的推理基礎上，通過?RAG、Agent、知識庫、向量數(shù)據(jù)庫、知識圖譜等技術手段實現(xiàn)了真正的 AGI（通用人工智能）。

【AI驅(qū)動】 本文是 新加坡科研局首席AI研究員黃佳 在CSDN直播間主題分享的文字版。