应对RAG中的“不在上下文”挑战
llmtrend “不在上下文”问题的根本在于RAG系统的检索和生成阶段之间的脱节。尽管检索阶段能够找到大量相关信息，但生成阶段却未能有效地利用这些信息。这种脱节可能是由于多种因素造成的，包括技术限制、算法设计不当以及对用户查询的理解不足。
RAG
RAG简介：理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）
RAG简介，即检索增强生成，是一种结合了检索和生成的大型语言模型技术。它通过外部信息检索机制，提高了语言模型在回答问题时的准确性和可靠性。与传统的检索系统不同，RAG不仅检索信息，还将检索到的信息与语言模型结合，生成全新的回答。
深度解析 RAFT：检索增强微调技术的崛起与应用
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。
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。
LLM Chunks：高效分解上下文
在LLMs的背景下，LLM Chunks是指在将大型文本文档输入模型之前，将其划分为更小、更易于管理的段落的过程。由于LLMs有一个固定的上下文窗口，它们不能直接处理无限长度的文档。当文档超出这个限制时，就必须将其分割成更小的部分。
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。
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。
全面解析 RAG 评测：关键指标、方法与框架
在实际RAG 评测时，需要综合运用多种方法，结合不同的指标进行全面考量。首先，要构建高质量的真实数据集（ground truth dataset），这是评估的基础。真实数据集应包含丰富、准确的信息，涵盖各种类型的查询和对应的正确答案及相关上下文，以确保评估结果的可靠性。