近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，各类大模型如ChatGPT、Gemini层出不穷。然而，这些大模型普遍面临一个瓶颈：它们只能基于训练数据回答问题，无法获取最新的、外部的信息。这时，RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)应运而生，它通过赋予AI检索外部数据能力，在生成答案前先查找相关信息，从而突破了传统大模型的局限性。本文将深入探讨RAG的概念
检索增强生成（RAG）技术在大模型（LLM）应用中扮演着至关重要的角色，它旨在提升模型生成内容的准确性和信息完整度。最近，我们在egoma进行了一次非正式的RAG实施效果验证，其过程和结果出乎意料，也颇具启发性。我们的目标是确认RAG系统是否能够有效利用外部知识库，避免仅仅依赖模型自身的知识，从而生成更可靠、更符合上下文的内容。 本文将围绕这次RAG实施效果验证展开， 重点讨论如何通过构建虚构知识
在构建能够提供准确、及时和上下文相关的知识响应的AI系统时，检索增强生成 (RAG) 和缓存增强生成 (CAG) 这两种主要技术在最近脱颖而出。虽然 RAG 已经获得了广泛的普及，但 CAG 越来越受到关注，并被认为是许多实际知识任务的最佳解决方案。本文将深入研究这两种方法之间的关键区别，并解释为什么 CAG 通常被证明更优越，尤其是在具有稳定知识库的场景中。 RAG与CAG：理解两种生成模式 构
近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，特别是大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Gemini，展现出了强大的文本生成能力。然而，这些大模型也存在一个显著的局限性：它们只能根据训练数据中的知识进行回答，缺乏获取最新信息和外部知识的能力，容易出现“一本正经地胡说八道”的情况。而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的出现，就像给大模型装上了一双“
在大模型技术日益普及的今天，如何验证其在真实应用中的有效性变得至关重要。最近，我们在egoma进行了一次RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）实施，并对其效果进行了验证。这次验证之旅充满了惊喜，也引发了我们对大模型能力边界的深入思考。其中最有趣的部分，莫过于我们如何通过伪造历史来检验RAG系统的真实能力。 RAG：记忆增强的AI化身 当我们构建“AI化
检索增强生成 (RAG) 系统的核心在于检索环节，它决定了哪些文档或数据块会被传递给大型语言模型 (LLM) 以生成最终答案。然而，并非所有的检索方法都生而平等。基础的向量搜索可能仅返回 Top-K 文档，但如果这些文档并非最相关，或者过于冗长、过时呢？ 这就需要进阶的检索策略，例如排序、精炼和主动检索，以确保生成更优质、更可靠的答案。本文将深入探讨这些关键技术，助您打造更强大的 RAG 系统。
大语言模型(LLM) 在创意写作、复杂编码等领域展现了卓越能力，其本质是基于Transformer架构，通过海量文本数据集训练的深度神经网络。然而，静态预训练知识、幻觉问题、溯源难题以及微调的复杂性，限制了LLM的应用。检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 作为一种前沿的解决方案，正通过整合外部知识库，赋予LLM更强的实时性、准确性和可解释性。本文
在人工智能技术日新月异的今天，构建一个智能文档聊天机器人已不再是遥不可及的梦想。本文将深入探讨如何利用RAG（检索增强生成）架构与本地LLM（大型语言模型），在无需大量依赖外部API的情况下，轻松搭建一款属于自己的智能助手。我们将深入理解向量数据库和embeddings（嵌入）的核心概念，并详细介绍数据摄取（indexing）和检索与生成（chatting）这两大关键步骤，最后，结合实际代码示例，
在人工智能领域，大语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展，但其依赖预训练知识的局限性也日益凸显。为了突破这一瓶颈，检索增强生成（RAG）技术应运而生。RAG通过在生成回复之前整合外部信息检索，显著提升了 LLM 的性能，为AI应用的精准度、可靠性以及个性化开辟了新的可能性。本文将深入探讨 RAG 的优势、工作流程以及关键技术，揭示其如何革新 大语言模型，推动AI应用的未来发展。 RAG 的核心优
LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于语言模型的应用程序的构建过程。它如同 AI 模型与各种工具、数据库和 API 之间的桥梁，在我们的项目中，LangChain 负责编排整个 workflow，管理提示词如何发送到模型，如何调用工具，以及 AI 如何与 PGVector 或 Redis 等数据源交互。将其想象成一个乐团指挥，确保每个部分和谐演奏，共同完成一首优美的乐章。 LangCh
llmtrend