GraphRAG：人工智能知识检索的变革力量
llmtrend 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。
RAG
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。
llm rag技术之CRAG（Corrective RAG）介绍
llm rag技术之CRAG 作为一种创新的检索增强生成方案，针对 RAG 技术面临的挑战提出了有效的解决方案。通过引入轻量级的检索评估器、优化知识利用策略以及结合网络搜索拓展知识来源，CRAG 显著提高了生成的稳健性和知识利用效率，在多个实验任务中展现出了优异的性能。
RAG切块策略深度解析与实践指南
检索增强生成（RAG）技术是挖掘核心知识的关键。而在 RAG 系统中，切块（chunking）策略的运用至关重要，它直接关乎系统的性能与效果，决定着能否精准、高效地从庞大信息库中提取并利用知识。随着数据量和业务需求的变化，持续优化切块策略是确保 RAG 系统性能稳定、高效的关键。
llm rag技术对比：RAG vs KAG vs CAG
CAG 与 RAG 相结合，利用 CAG 预加载常见问题的答案，提高常见问题的响应速度；对于动态数据和新问题，则借助 RAG 进行实时检索和回答，实现优势互补。在法律领域，将 KAG 的知识图谱推理与 RAG 的实时检索相结合，可以实现依据法律知识图谱进行案件分析和推理。
探索高级检索增强生成（RAG）技术：提升 AI 系统性能的关键路径
高级 RAG 技术从不同角度对传统 RAG 系统进行了优化和拓展，有效解决了其面临的诸多挑战。这些技术在提升检索精度、增强上下文理解、优化回复生成等方面发挥着重要作用，为开发更智能、更高效、更准确的 AI 系统提供了有力支持。
探索RAG架构：智能信息检索的新篇章
RAG架构的核心在于赋予AI系统在做出陈述之前“查找信息”的能力，这与人类在写作策略报告、解决复杂问题或翻译书籍之前进行研究的方式颇为相似。通过整合信息检索与生成式AI的能力，RAG架构确保了信息的准确性和可靠性，从而有效缓解了早期GenAI系统存在的幻觉问题或信息过时问题。
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种AI框架，旨在从外部知识库中检索事实，以支持大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）获取最准确、最新的信息，并为用户提供对LLMs生成过程的洞察。此外，LLMs有时可能生成带有偏见或冒犯性的内容，为了解决这些问题，RAG技术应运而生。