AI Agent开发第79课-一文看懂最前沿得高级RAG+设计是如何消灭AI幻觉的架构设计

已于 2025-06-05 14:25:48 修改
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分类专栏： AI Agent开发大全 文章标签： RAG 查询改写 提示语重写 高级RAG HYDE GRM 企业RAG
于 2025-03-03 21:17:50 首次发布
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（13-2）RAG基础知识介绍：RAG的架构
码农三叔
02-03 1704
因此，RAG的核心理念可以概括为“检索+生成”，前者利用向量数据库的高效存储和检索能力召回目标知识，后者则利用大型模型和Prompt引擎，将召回的知识合理应用，生成目标答案。在应用阶段，根据用户提问通过高效的检索方法召回与问题相关的知识，并将其融入到Prompt中，大型模型会参考用户提问和相关知识生成最终的答案。数据准备是RAG应用中的离线过程，旨在将私域数据转化为可检索的向量表示，并存储于数据库中，这个过程主要包括数据提取、文本分割、向量化和数据入库等环节。完整的RAG应用流程主要包含两个阶段。
AI Agent开发大全第二十七课-用BGE Large ZH 获取向量以及重排序构建生产环境可用的Restful API的全代码讲解
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
03-09 1298
构建个人/企业知识库问答时的embedding以及重排序用什么好？官网的例子太简单，无法用于含有go, .net, java, python混合的异质架构环境中，如何构建restful API形式的embedding和重排序通用服务呢？此文带给你网上没有的全代码和核心代码导读。
Coggle数据科学 | 小白学RAG：架构、策略和应用
csdn_xmj的博客
07-13 1282
大型语言模型（LLMs）在语言理解和生成方面展示了革命性的能力，但它们仍然面临着一些固有的局限性，比如幻觉和过时的内部知识。鉴于RAG在提供最新和有帮助的辅助信息方面的强大能力，检索增强型大型语言模型（Retrieval-Augmented Large Language Models, RA-LLMs）应运而生。RA-LLMs利用外部权威知识库，而不仅仅依赖模型的内部知识，来提高LLMs的生成质量。
大模型技术：多种rag优化策略+langchain，带你有效解决幻觉问题！
最新发布
2401_85325726的博客
04-29 1125
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
RAG 如何消除大模型幻觉
2401_82469710的博客
04-16 2837
解决大模型幻觉问题需要采取多种策略来提高生成模型在自然语言处理任务中的准确性和可靠性。
LLM RAG系统中消除数据幻觉的几个绝招-OPENAI公司内称的“大招”
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
03-10 2303
在RAG系统中最让人头疼的就是数据一多产生各种幻觉，明明embedding时带出了正确的数据，LLM在仲裁时就是选择一点错误的数据或者明明embedding时带出了正确的数据而LLM就是把它“吃掉、吞掉、不输出”。这就是我们说的“RAG系统的幻觉”。幻觉解决不好，直接影响到了系统的可落地性也就影响到了AI是否真正可以落地的可行型，目前90%以上LLM Agent在实施时因为幻觉最终fail、无果。本篇就讲述如何解决这些幻觉的“绝招”。这些招数在OPENAI内部也被称为大招。
一文读懂什么是RAG，如何搭建多模态RAG降低大模型幻觉
ZILLIZ
10-31 1127
大语言模型（LLM）能够执行各种自然语言任务，例如文本生成、语言翻译、文本摘要、问答等。然而，使用 LLM 的一个显著局限是 LLM 幻觉。幻觉是指由 LLM 生成的响应虽然看起来正确且一致，但实际并非完全准确的现象。如果您不是特定领域内的专家，很难发现 LLM 生成的回答是不准确的。本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成（Retrieval-Augmented Generat...
7种RAG 架构及其核心组件概览
2401_85328934的博客
01-14 1105
Retrieval-Augmented Generation（RAG）架构正发挥着日益重要的作用。它通过在 AI 生成过程中引入外部知识检索，极大地提升了 AI 回答的准确性和全面性，从基础的文档查询逐步发展为多模态、多智能体协同的智能架构。本文将概览 RAG 架构从基础到高级的 7 种模式及其核心组件。
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
丨汀、的博客
07-08 6759
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
一文搞懂大模型！（非常详细）从入门到精通，基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
weixin_45607947的博客
07-19 1322
三金哥：这么一说，把LLM叫做自然语言处理工具可能没有那么准确，LLM 更多的是理解和生成文本。不过，从你的回答上，我在思考一个很重要的问题：对于 LLM 来说，生成具有语义和语法正确性的文本是不是还不太够，生成的文本和问题如何对应上的？比如有下面的问答：问题：2022年 NBA 总冠军是谁？回答：“我认为这个意大利面,就应该拌42号混凝土,因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩”单纯从语义和语法正确性貌似没有很大的问题，但是确并没有回答我的问题。
大模型——最全梳理 一文搞懂RAG技术的5种范式！
03-26 362
高级 RAG 引入了具体的改进措施，以克服 Naive RAG 的局限性。为了提高检索质量，它采用了检索前和检索后策略。为了解决索引问题，高级 RAG 通过使用滑动窗口方法、细粒度分割和元数据的整合，改进了索引技术。此外，它还采用了多种优化方法来简化检索过程。模块化 RAG 架构超越了前两种 RAG 范式，具有更强的适应性和多功能性。它采用了多种策略来改进其组件，例如为相似性搜索添加搜索模块，以及通过微调完善检索器。为应对特定挑战，还引入了重组 RAG 模块和重排 RAG 管道等创新方法。
【AI大模型】RAG 架构图解：从基础到高级的7种模式
Gaga246的博客
12-17 2653
RAG 技术通过在 AI 生成过程中引入外部知识检索，从基础的文档查询发展到多模态、Multi-Agent 体协同的智能架构，让 AI 回答更准确、更全面
小白学RAG：架构、策略和应用
程序员鑫港的博客
07-17 1333
大型语言模型（LLMs）在语言理解和生成方面展示了革命性的能力，但它们仍然面临着一些固有的局限性，比如幻觉和过时的内部知识。鉴于RAG在提供最新和有帮助的辅助信息方面的强大能力，检索增强型大型语言模型（Retrieval-Augmented Large Language Models, RA-LLMs）应运而生。RA-LLMs利用外部权威知识库，而不仅仅依赖模型的内部知识，来提高LLMs的生成质量。
RAG技术架构深度解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
Javachichi的博客
08-10 2943
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题，并提出了相应的改进措施，如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时，文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后，文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果，并展望了其广阔的应用前景，同时设定了未来研究方向和目标，以推动RAG技术的进一步发展和优化。第一章 RAG技术概述与基本原理。
RAG 架构图解：从基础到高级的7种模式
m0_59164520的博客
12-13 1763
RAG 技术通过在 AI 生成过程中引入外部知识检索，从基础的文档查询发展到多模态、Multi-Agent 体协同的智能架构，让 AI 回答更准确、更全面」「核心组件」嵌入模型： 将文本转换为向量表示生成模型： 负责最终的内容生成重排序模型： 优化检索结果的相关性向量数据库： 存储和检索向量化的内容提示模板： 规范化的查询处理模板AI Agent： 智能决策和任务协调图例 1Naive RAG。
各种各样的RAG框架介绍
m0_48891301的博客
02-24 1259
在人工智能领域，Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强型生成）已经成为一种重要的技术范式。它通过结合大型语言模型（LLM）的生成能力与实时数据检索，为自然语言处理任务带来了更精准、更动态的解决方案。随着技术的发展，RAG框架也在不断演变，出现了多种各具特色的架构。本文将介绍几种常见的RAG框架，包括传统RAG、Agentic RAG、Graph RAG、Adaptive RAG等，探讨它们的特点、优势以及适用场景。
RAG概述（一）：RAG架构的演进
hugo_lei的博客
05-26 5258
RAG：Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成。RAG通过结合LLMs的内在知识和外部数据库的非参数化数据，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。。RAG的发展经历了三个主要阶段：初级（Native RAG）、高级（Advanced RAG）和模块化RAG（Modular RAG）。
用通俗易懂的方式讲解：一文详解大模型 RAG 模块
2301_78285120的博客
02-02 9683
RAG 技术是一种检索增强生成的方法，结合了大型语言模型和检索系统的优势，以提高生成内容的准确性、相关性和时效性。相比于仅依赖大型语言模型的生成，RAG技术可以从外部知识库中检索信息，避免了模型的幻觉问题，并提升了对实时性要求较高问题的处理能力。与传统的知识库问答系统相比，RAG技术更加灵活，可以处理非结构化的自然语言文本。RAG并非旨在取代已有的知识库问答系统，而是作为一种补充，强调实时性和准确性，并且通过结合生成和检索机制来提升自然语言处理任务的效果。增强数据获取。
大模型 | 开源RAG框架汇总：什么是RAG？RAG应用框架
m0_56255097的博客
11-18 4614
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
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