RAG实战_01代码生成_02智能检索

最新推荐文章于 2025-03-26 12:00:00 发布
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文章标签： RAG ES
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【玩转深度学习】检索增强内容生成（RAG）实战项目
十二月的猫
08-15 1392
通过第一篇文章检索增强内容生成（RAG）1·RAG及其技术的概述-优快云博客，我们已经知道RAG技术的作用就是用来增强生成式大语言模型（GPT4.0、GPT3.5等）。而想要方便灵活的增强生成式大语言模型就需要用到LangChain框架，在LangChain框架中调用OpenAI的接口，同时结合RAG等技术来强化大语言模型，从而实现对LLM模型的强化完整运用RAG技术可以分为三个部分：1、建立索引知识库（Indexing）；2、检索索引知识库（Retrieval）；
RAG 技术实战：LangChain4j 的文档处理与检索增强生成
洛阳泰山的博客
04-15 1432
**文章摘要**： 本文深入解析 LangChain4j 中的 RAG（检索增强生成）技术，详细阐述其核心原理与应用场景。RAG 通过检索相关信息并注入提示，显著提升 LLM 的回答准确性，减少幻觉。文章从简单 RAG、基本 RAG 到高级 RAG 的实现路径逐步展开，涵盖文档加载、嵌入存储、内容检索等关键环节，并提供 LangChain4j 的 API 使用指南。通过优化查询转换、多源检索与内容聚合，RAG 技术在问答系统、知识库检索等领域展现出强大的实用性。本文为开发者提供从入门到精通的完整实践路径
RAG实战案例：如何基于 LangChain 实现智能检索生成系统
热门推荐
FrenzyTechAI的博客
12-22 1万+
检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。通过从更多数据源添加背景信息，以及通过训练来补充 LLM 的原始知识库，检索增强生成能够提高搜索体验的相关性。这能够改善大型语言模型的输出，但又无需重新训练模型。
什么是检索增强生成 (RAG)_rag检索增强生成，2024年最新大厂Golang面试真题精选
2401_84281594的博客
04-18 990
​RAG 可以使用来自外部来源的内容来生成准确的摘要，从而节省大量时间。例如，经理和高级管理人员是忙碌的人，他们没有时间筛选大量报告。借助 RAG 驱动的应用程序，他们可以快速从文本数据中获取最关键的发现，并更有效地做出决策，而不必阅读冗长的文档。
检索增强生成（RAG）生成实战（langchain+chatglm）
xuezhangdaima的博客
05-21 1603
检索增强生成（RAG）是一个概念，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。这样，LLM 在生成更精确、更贴合上下文的答案的同时，也能有效减少产生误导性信息的可能。问题当下领先的大语言模型 (LLMs) 是基于大量数据训练的，目的是让它们掌握广泛的普遍知识，这些知识被储存在它们神经网络的权重（也就是参数记忆）里。但是，如果我们要求 LLM 生成的回答涉及到它训练数据之外的知识——比如最新的、专有的或某个特定领域的信息——这时就可能出现事实上的错误（我们称之为“幻觉”）
检索增强生成RAG系列2--提高RAG准确度的关键点
代码还是得自己扣
06-27 1668
本章中我们通过更为详细的描述RAG整体架构流程图，并一一分析了里面对于RAG准确度的影响。文档处理和问题优化。接下来几章可能真的这些部分做出详细的一些优化策略的解决方案，同时也会总结一些实战经验。
Milvus 向量数据库 RAG（检索增强生成）技术解析
03-26 1003
**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）** 是一种结合 **信息检索（Retrieval）** 和 **文本生成（Generation）** 的 AI 技术，旨在提高 **大语言模型（LLM，如 ChatGPT、Llama、Gemini）** 的回答准确性和上下文理解能力。
一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）
2301_81940605的博客
05-04 1万+
针对大型语言模型效果不好的问题，之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
使用 LlamaIndex + Eleasticsearch ，进行 RAG 检索增强生成
2201_75499313的博客
05-30 1895
在使用 LLM 时我们经常会遇到这样一些情况，比如当我们的问题超出 LLM 的知识范围时，它要么解释说这个问题超出它的知识范围（这是 LLM 的知识限制），要么它会很自信地瞎编一些答案（这是我们所说的 LLM 幻觉）。
RAG-基于本地知识库检索+LLM微调的智能问答系统实现-附项目源码-优质项目实战.zip
09-03
在智能问答系统中，RAG模型（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的模型，它首先从一个预先定义好的知识库中检索出相关的信息，然后利用预训练的语言模型（LLM）生成最终的答案。 在本文中，...
RAG-基于Java实现的增强检索生成RAG项目-包含知识库+检索-附项目源码+流程教程-优质项目实战
10-20
通过阅读源码，开发者可以深入理解项目结构、代码逻辑和数据处理方式，而流程教程则提供了实际操作指导，帮助开发者按照既定步骤学习和复现系统，从而快速掌握增强检索生成技术RAG的精髓。 知识库的融入是本项目的...
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
丨汀、的博客
11-01 4207
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
机械工程中圆锥滚子轴承载荷分布曲线程序及其动力学模型验证 v1.5
05-30
内容概要：本文介绍了一款用于计算圆锥滚子轴承载荷分布曲线的程序。该程序旨在与圆锥滚子轴承的动力学模型（如有限元模型和自建代码动力学模型）进行对比，以验证模型的有效性和准确性。作者基于《滚动轴承设计原理》一书编写了这一程序，并在代码中加入了详尽的注释，便于读者对照书籍进行学习和推导。此外，文中还提供了部分代码片段，展示了如何计算载荷分布并绘制相应的曲线图。最后，作者分享了编写程序的学习心得，强调了这一工具在轴承设计和优化中的重要性。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些对圆锥滚子轴承的载荷分布和动力学模型感兴趣的从业者。 使用场景及目标：① 验证圆锥滚子轴承动力学模型的有效性；② 提供一个实用的工具，帮助理解和优化圆锥滚子轴承的性能；③ 作为教学资源，辅助学生和初学者学习相关理论和编程技巧。 其他说明：本文不仅提供了具体的编程实现方法，还分享了宝贵的学习经验和心得，鼓励读者在实践中不断探索和创新。
基于OpenCV与QT开发的卡尺工具：工具跟随、自动纠偏、图像处理与形状匹配集成应用
05-30
内容概要：本文介绍了基于OpenCV与Qt开发的智能卡尺工具，该工具集成了图像采集、图像处理和自动纠偏功能，旨在提升工业制造中的测量精度和效率。文中详细阐述了系统的架构与功能，包括工具跟随、找线、找圆、颜色检测、形状匹配等高级功能。此外，还讨论了技术实现细节，如形状匹配与找线找圆算法的封装、Qt界面开发以及海康工业相机的集成。最后，强调了该系统作为学习资料的价值，涵盖计算机视觉、图像处理和Qt开发等方面。 适合人群：从事工业自动化、计算机视觉、图像处理和Qt开发的技术人员，尤其是希望深入了解图像处理技术和实际应用场景的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要精确测量和图像处理的工业环境，如制造业生产线的质量检测环节。目标是提高测量精度和效率，减少人为误差。 其他说明：该系统不仅是一个实用的测量工具，也是一个宝贵的学习资源，提供了完整的源码和技术文档，有助于开发者深入理解和掌握相关技术。
MATLAB Simulink中两相交错并联双向DC-DC变换器的双闭环控制仿真及性能分析 · 仿真分析
最新发布
05-30
内容概要：本文详细探讨了两相交错并联双向DC-DC变换器在MATLAB/Simulink环境下的电压电流双闭环控制仿真模型。文中介绍了基于4mos结构的变换器模型，并对其三种控制方式——单电压环开环控制、单电流环闭环控制和电压电流双闭环控制进行了详细的仿真和性能对比。研究表明，双闭环控制在电感电流均流、输出波形平滑度和电压纹波抑制等方面表现最优，显著提高了系统的稳定性和效率。 适合人群：从事电力电子领域的研究人员和技术人员，尤其是对DC-DC变换器及其控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解DC-DC变换器控制策略的研究人员和技术人员，帮助他们选择最合适的控制方式以提升系统性能。 其他说明：本文提供了丰富的仿真数据和图表，有助于读者直观地理解不同控制方式的效果。此外，附有参考文献，方便读者进一步查阅相关资料。
实训商业源码-PHP项目管理软件源码-毕业设计.zip
05-30
实训商业源码-PHP项目管理软件源码-毕业设计.zip
金融领域基于DeepSeek的股票交易自动化系统：人工智能深度学习量化交易策略与风险管理
05-30
内容概要：本文介绍了DeepSeek这款基于人工智能的量化交易软件实现股票交易自动化的成功案例。DeepSeek通过深度学习算法分析市场数据，预测股票价格走势并自动执行交易。使用前需要注册登录平台、连接交易账户、了解基本操作。接着，用户可以根据个人需求定制交易策略，包括数据分析、策略设计（如移动平均线策略）、回测等步骤。文中还强调了风险管理的重要性，如设置止损止盈点、仓位控制等措施。最后，在完成策略设计和风险管理后，可开启自动化交易，并定期监控交易结果，根据市场变化调整策略。; 适合人群：对股票交易自动化感兴趣的投资者，尤其是希望利用人工智能和深度学习技术优化交易策略的人士。; 使用场景及目标：①帮助用户理解DeepSeek软件的操作流程；②指导用户如何根据个人需求定制交易策略；③强调风险管理在自动化交易中的重要性；④介绍自动化交易的启动及监控方法。; 阅读建议：阅读时应重点关注DeepSeek的工作原理、策略定制的具体步骤以及风险管理的方法，同时结合示例代码进行实践操作，以便更好地掌握股票交易自动化的技巧。
PFC砂样二维直剪实验：代码解析与曲线分析助力岩土工程仿真 - 颗粒流仿真 宝典
05-30
内容概要：本文详细介绍了PFC（Particle Flow Code）案例7关于砂样二维直剪实验的内容。首先展示了代码源文件的关键部分，包括模型初始化、砂样创建、直剪力施加、模拟运行和结果输出。接着，通过对应力-应变曲线的分析，揭示了砂样在不同应变阶段的力学特性及其破坏模式。最后，总结了PFC在岩土工程仿真的应用价值，并对其未来发展进行了展望。 适合人群：从事岩土工程研究和技术开发的专业人士，尤其是对颗粒流仿真感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握PFC软件操作及砂样二维直剪实验原理的人群。目标是帮助读者深入了解砂样的力学行为，为实际工程项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码解析，还结合了具体的曲线分析，使读者能够全面理解整个实验过程。同时，文中提到的应力-应变曲线对于评估材料性能至关重要，有助于预测和防止工程事故的发生。
探索和预测社交行为和性格类型数据集（ 2,900 行和 8 列）CSV
05-30
深入研究外向与内向人格特质数据集，这是一个丰富的行为和社会数据集合，旨在探索人类性格的范围。该数据集捕获了外向和内向的关键指标，使其成为心理学家、数据科学家和研究社交行为、性格预测或数据预处理技术的研究人员的宝贵资源。 外向和内向等人格特征塑造了个人与社会环境的互动方式。此数据集提供了对独处时间、社交活动参加和社交媒体参与等行为的见解，从而支持在心理学、社会学、营销和机器学习中的应用。无论您是预测性格类型还是分析社交模式，此数据集都是您发现迷人见解的门户。 数据集详细信息：数据集包含 2,900 行和 8 列。
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