深度解析 RAFT：检索增强微调技术的崛起与应用
llmtrend RAFT 是一种先进的人工智能技术，它将检索增强生成与微调相结合，旨在提升大型语言模型在特定领域生成响应的质量。简单来说，它让大型语言模型在处理特定领域任务时，不仅能依靠自身预训练的知识，还能从外部数据源获取信息，并通过微调优化模型参数，从而给出更准确、更贴合上下文且更可靠的回答。
检索增强生成
构建强大且可扩展的多模态RAG系统：Gemini 2.0 Flash的力量
Gemini 2.0 Flash提供了一个成本效益的解决方案，用于构建多模态OCR/RAG系统，特别是当你的用例只需要文本、表格和图像而不需要边界框时。虽然边界框检测仍然是一个挑战，我们可以期待未来的模型改进来解决这个限制。
利用优质数据和提示优化 RAG：释放人工智能的潜力
通过优化数据、精心设计提示、定制大语言模型以及建立有效的评估和反馈机制，可以充分发挥 RAG 的优势，提升人工智能系统的性能和实用性。在企业应用中，这些优化策略能够帮助企业打造更智能、高效的 AI 解决方案，提高工作效率，增强竞争力，推动人工智能技术在各个领域的深入应用和发展。
RAG vs Fine-Tuning：哪个更适合大型语言模型（LLM）的优化？
RAG 和微调都是优化大语言模型的强大技术。在选择时，需要综合考虑应用场景的实时性需求、领域专业性要求、数据规模和资源可用性以及任务的灵活性和扩展性等因素。混合方法、参数高效微调、多模态 RAG 和强化学习在 RAG 中的应用提供了更多的可能性。
Agentic RAG：2025年及未来AI代理的未来
什么是Agentic RAG？RAG由Meta AI研究人员引入，通过让大型语言模型（LLMs）从外部源实时获取信息来增强它们，并减少了那些烦人的AI“幻觉”。与此同时，AI代理就像拥有超能力的数字助手：它们能够独立感知、决策和行动，Agentic RAG将这两者结合起来。
RAG框架选择：LlamaIndex与LangChain的深度对比
在大模型（LLMs）蓬勃发展的当下，如何基于这些模型构建高效、实用且定制化的应用成为众多开发者和企业关注的焦点。RAG框架应运而生，其中 LlamaIndex 和 LangChain 脱颖而出，成为开发者的热门选择。
检索增强生成（RAG）技术技综述：原理、类型与应用前景
RAG 的基本原理是将文本生成任务与信息检索相结合。RAG 技术在接收到用户的查询请求后，首先会对相关文档进行检索。会将文档分割成适宜处理的片段，然后转化为向量嵌入形式，以便利用余弦相似度等方法快速找到。找到相关文本片段后，将其作为额外信息输入到语言模型中，辅助模型生成回答。
GraphRAG：人工智能知识检索的变革力量
Graph RAG，即基于图的检索增强生成技术，在数据存储和检索方式上与传统 RAG 有着本质区别。它把数据以节点和边的形式存储在知识图谱中，每个节点代表一个实体，比如人物、事件、概念等，而边则表示实体之间的各种关系，像因果关系、所属关系、关联关系等。
Retrieval Augmented Generation (RAG)全面指南
Retrieval Augmented Generation（RAG） 本质上是一种创新性的架构方法，它巧妙融合检索与生成技术，借助外部知识增强大语言模型的表现，让 AI 从 “全知全能假象” 迈向 “精准按需服务”。
大模型rag：提高输出质量并减少幻觉
RAG，即检索增强生成，核心在于将信息检索融入到 LLMs 的文本生成流程中。传统 LLMs 主要依赖训练阶段编码的静态知识，而 RAG 赋予模型在推理时从外部数据存储获取最新信息的能力，从而显著提升回复的相关性和准确性。