突然发现大模型RAG优化思路真的好清晰！关键痛点及对应解决方案

最新推荐文章于 2025-06-03 21:31:47 发布
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文章标签： 人工智能 AI 大模型 AI大模型 RAG
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受到 Barnett 等人的论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval AugmentedGeneration System》的启发，本文将探讨论文中提到的七个痛点，以及在开发检索增强型生成(RAG)流程中常见的五个额外痛点。更为关键的是，我们将深入讨论这些 RAG 痛点的解决策略，使我们在日常 RAG 开发中能更好地应对这些挑战。

大模型RAG作为当下前沿技术之一，在检索和生成阶段中，常会遇到的12个痛点有这些。

我将用15页PDF，详细讲解RAG痛点解决策略，让我们能更好的应对这些挑战。

最后我把这些内容总结成了表格，帮你顺利度过大模型面试。

同时大模型所有面试题，我都已经打包整理好了

限于文章篇幅原因，就展示到这里了，有需要的小伙伴可以点击下方名片↓↓↓

大模型——最全梳理 一文搞懂RAG技术的5种范式！
03-26 351
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。
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）
丨汀、的博客
05-06 2231
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）
一文细数大模型 RAG 十二大痛点及解决方案
2201_75499313的博客
07-13 1649
暑期实习基本结束了，校招即将开启。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。检索增强式生成（RAG）是一种使用检索提升语言模型的技术。具体来说，就是在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程。这种技术能极大提升内容的准确性和相关性，并能有效缓解幻觉问题，提高知识更新的速度，并增强内容生成的可追溯性。
RAG开发中常见的12个痛点及解决方案
python1234567_的博客
06-28 1862
我们研究了在开发检索增强生成（RAG）系统时遇到的 12 个主要难题（包括原论文中的 7 个和我们额外发现的 5 个），并提出了针对每个难题的解决策略。通过将这 12 个挑战及其建议的解决方法并列在一张表中，我们现在可以更直观地理解这些问题及其对策：尽管这份清单不可能涵盖所有内容，但目的在于揭示 RAG 系统设计与实现过程中的复杂挑战。我希望通过此举增进对这些挑战的深刻理解，并激励大家开发出更为强大且适合用于生产环境的 RAG 应用。​。
本地大模型部署与RAG方案：私有知识库搭建指南！
m0_65555479的博客
04-23 864
以上就是本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建的基本操作。除此之外，还有更多丰富有趣的功能等待探索。如今大模型遍布各行各业、各个领域，基于RAG方案的私有知识库技术也逐渐发展，成为提升个人工作效率与创造潜能的新风尚。本地部署模型意味着用户能在自己的设备上享受即时响应的智能辅助，无需依赖云端，既保护了个人数据隐私，又确保了操作的低延迟与高可靠性。结合RAG方案的私有知识库，则让每位用户能够构建专属自己的知识宇宙。
用通俗易懂的方式讲解：12 个大模型 RAG 痛点及解决方案
lvaolan的博客
05-08 603
我们探讨了开发RAG管道中的12个痛点（来自论文的7个和额外的5个），并为所有这些问题提供了相应的解决方案。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。
大模型RAG入门到精通（实战教程），非常详细收藏这一篇就好了！
2401_85375151的博客
05-05 942
RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。RAG 技术架构图介绍：富文本 主要存储于 txt 文件中，因为排版比较整洁，所以获取方式比较简单实战技巧：【版面分析——富文本txt读取】
RAG 开发四大痛点及解决方案
2401_85327249的博客
10-01 5659
知识库缺乏必要的上下文信息，导致 RAG 系统在无法找到确切答案时，可能会提供模棱两可的错误信息，而不是直接表明其无知。这种情况下，用户可能会接收到误导性的信息，从而感到沮丧。针对这一问题，有以下两种解决方案：
AI大模型低成本快速定制秘诀：RAG和向量数据库
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herosunly的博客
11-14 4万+
当今人工智能领域，最受关注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。这种背景下，向量数据库凭借其独特的优势，成为解决低成本快速定制大模型问题的关键所在。向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技术。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定领域和任务提供定制化的解决方案。科技巨头诸如腾讯、阿里等公司纷纷布局向量数据库研发，力求在大模型领域实现突破。
12个RAG常见痛点及解决方案
aolan123的博客
08-13 979
可扩展性在RAG管道中，数据摄取可扩展性问题指的是当系统在处理大量数据时遇到的挑战，这回导致性能瓶颈和潜在的系统故障。这种数据摄取可扩展性问题可能会产生摄取时间延长、系统超载、数据质量问题和可用性受限等问题。所以就需要进行并行化处理，LlamaIndex提供摄并行处理功能可以使文档处理速度提高达15倍。结构化数据质量准确解释用户查询以检索相关的结构化数据是困难的，特别是在面对复杂或模糊的查询、不灵活的文本到SQL转换方面LlamaIndex提供了两种解决方案。
23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
12-31
在大模型（LLMs）检索增强型生成（RAG）领域中，存在着多个关键痛点，它们对模型的准确性和可靠性构成了严峻挑战。本文将针对这些问题及其解决方案进行详细探讨，以便在日常RAG开发过程中能够更好地应对相应的挑战。...
精品推荐-2024超全的大模型技术面试资料汇总（45份）.zip
12-02
2024超全的大模型技术面试资料汇总，共45份。 2024大语言模型(LLM)面试题库.docx 2024算法工程师（NLP、搜索推荐、机器学习等）常见面试题和答案.docx ...23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案
大模型（LLMs）RAG ------ 关键痛点及对应解决方案
Java架狗师知识框架速查表
11-20 1425
本文探讨了在开发检索增强生成（RAG）系统时常见的12个痛点，并提供了相应的解决方案。这些痛点包括内容缺失、错过排名靠前的文档、脱离上下文、未能提取答案、格式错误、特异性错误、回答不全面、数据处理能力的挑战、结构化数据查询的难题、从复杂PDF文件中提取数据、备用模型和大语言模型（LLM）的安全挑战。通过优化数据源、改进提示方式、重新排名检索结果、微调嵌入模型、提示压缩、输出解析、查询优化、并行技术、链式表格处理、嵌入式表格检索、备用模型路由和内容分类等方法，本文为解决这些痛点提供了全面的指导。
【大模型:知识图谱】--3.py2neo连接图数据库neo4j
最新发布
我是个好人呀，????
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frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
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基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。
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