RAG问答系统：检索增强生成框架

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分类专栏： 2021 论文 教学 文章标签： 大模型 语言模型
于 2024-10-30 13:02:02 首次发布
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目录

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架

一、RAG框架的定义

二、RAG框架的工作原理

三、RAG框架的举例说明

四、RAG框架的优势

RAG问答系统

二、工作流程

三、优势

四、应用场景

RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架

即检索增强生成框架，是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明：

一、RAG框架的定义

RAG框架通过将传统信息检索系统（如数据库）的优势与生成式大语言模型（LLMs）的功能结合在一起，从而实现了对外部知识的有效利用。在RAG框架中，信息检索系统负责从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息作为提示（Prompt）输入给大语言模型。大语言模型则利用这些额外的知识与自己的语言技能相结合，生成

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【大模型】「RAG，Retrieval-Augmented Generation」检索增强生成-全流程
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检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。
智能问答进阶之路：RAG(大模型检索增强生成)框架详解与实战，融合检索与生成助力智能系统更上层楼
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构建一个高效的RAG应用：实现智能问答系统
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5分搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成），建议收藏起来慢慢学！！
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实现检索增强生成（RAG）系统本质上很复杂，需要对数据、用例和复杂的设计决策有深入理解。此外，评估这些系统还面临显著挑战，必须通过多方面的方法评估检索准确性和生成质量。我们介绍RAG FOUNDRY，一个开源框架，用于增强大型语言模型在RAG用例中的应用。RAG FOUNDRY将数据创建、训练、推理和评估整合到一个单一的工作流程中，便于创建数据增强数据集，以训练和评估在RAG环境中的大型语言模型。这种整合使用户能够快速原型开发和实验多种RAG技术，轻松生成数据集并使用内部或专业知识来源训练RAG模型。
RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践
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当前LLM受限于其训练时所用的固定数据集，难以处理私有或最新的信息，且可能存在“幻觉”现象，即提供错误但看似合理的答案。为了解决这些问题，检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）框架应运而生。RAG（）通过引入外部文档，利用上下文学习提升LLM的响应质量，确保提供的信息不仅上下文相关，而且准确、及时。今天我们一起探讨RAG的多种技术及其优缺点，以期为开发高效RAG系统提供实践指导（代码实践链接在文末）。
【RAG】RAG-MCP：基于检索增强生成来缓解大语言模型工具选择中的提示膨胀问题
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本文介绍了RAG-MCP，一个检索增强生成框架，旨在解决大型语言模型（LLM）在利用外部工具时面临的提示膨胀和选择复杂性问题。RAG-MCP通过语义检索从外部索引中识别与查询最相关的模型上下文协议（MCP），仅将选定的工具描述传递给LLM，从而减少提示大小并简化决策过程。实验表明，RAG-MCP显著减少了提示词token，并在基准任务上的工具选择准确率提高了三倍多。RAG-MCP使得LLM能够进行可扩展且准确的工具集成，为下一代使用广泛工具包运行的人工智能代理提供了一个切实可行的解决方案。
2024年十大开源RAG框架
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检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。RAG框架结合了基于检索系统的优点与生成模型的优势，能够提供更准确、更具上下文感知能力以及更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求增长，许多开源的RAG框架在GitHub上涌现，每个框架都提供了独特的功能和能力。检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。RAG通过从知识库中检索相关信息并利用这些信息来增强LLM的输入，从而使得模型能够生成更准确、更及时且更符合上下文的相关响应。
15种典型RAG框架：卡内基梅隆大学最新RAG综述
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不用苦苦寻觅！这是大模型检索增强生成（RAG）最全综述！
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是什么：RAG 是一种通过检索外部知识库来获得额外语料，并使用 ICL（In-Context-Learning，上下文学习）来改进 LLM 生成效果的范式。为什么：LLM 受训练语料的限制，无法感知最新的内容，比如 LLM 训练后的新闻；此外，LLM 也容易产生幻觉，生成不正确的内容。如何做：当用户发起一个生成请求时，首先基于用户的 prompt 来检索相关信息，然后这些信息会被组合到 prompt 中，为生成过程提供额外的上下文，最后将组合后的 prompt 输入 LLM 生成结果。
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RAG技术全解析：打造下一代智能问答系统
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RAG框架正在快速发展,呈现出百花齐放的盛况。从功能全面、久经考验的Haystack,到专注领域创新的FlashRAG和R2R,各具特色的框架为不同需求和应用场景提供了优质的选择。项目的具体需求和约束所需的定制化和灵活性框架的可扩展性和性能表现框架背后社区的活跃度和贡献度文档和技术支持的完备性通过系统评估并实际尝试不同的框架,我们可以找到最契合自身需求的RAG解决方案,用于构建更加智能、全面、有洞察力的人工智能应用。
深入理解RAG：什么是Embedding Model？Embedding Model的作用，RAG引擎中的工作流
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