什么是大模型rag技术

RAG原理、综述与论文应用全解析

RAG原理、综述与论文应用全解析如下：RAG原理 RAG是一种关键技术，其核心在于在大语言模型回答问题之前，先从外部知识库中检索相关信息。这种机制显著提升了知识密集型任务的准确性。RAG更像是一个系统，包含索引、检索、生成等多个模块。其中，Naive RAG和Advanced RAG分别代表了该技术的早期和升级版本。

RAG原理概述与应用解析检索增强生成（RAG）是一种关键技术，它通过在大语言模型回答问题前先从外部知识库检索相关信息，显著提升知识密集型任务的准确性。不同于常规微调，RAG更像是一个系统，包含索引、检索、生成等模块，如Naive RAG和Advanced RAG，分别代表早期和升级版本。

检索增强生成（RAG）综述旨在探讨RAG的前世今身，包括概述、评估方法、检索器、生成器、增强方法以及多模态RAG等内容。本篇聚焦于检索器概述及三种优化方法。检索器的任务是基于给定查询和文档集合，通过相关性排序返回与查询最匹配的文档列表。检索方式主要分为稀疏检索和稠密检索两大类。

大模型基础应用框架(ReACT\SFT\RAG)技术创新及零售业务落地应用_百度...

1、大模型基础应用框架的技术创新及零售业务落地应用如下：技术创新 SFT：核心功能：通过有监督微调，针对零售领域知识进行定制，解决模型对特定领域的理解不足。技术创新：九数中台的SFT框架优化了数据生产、模型选型、微调过程和效果验证。

2、Dify是一个全面的LLMOps服务，旨在简化大语言模型的开发、部署、维护和优化。借助Dify，开发者可以快速构建大模型应用，通过内置的基础能力，如知识库检索RAG和大模型调用，构建应用，实现功能组合。一个典型应用案例展示了如何利用分类场景、RAG服务和大模型调用等基础模块，生成一个功能完备的大模型应用。

3、在DIFY中设置模型供应商时，确保输入OLLAMA宿主机地址（http：//host.docker.internal：11434）以完成集成。应用部署包括：构建聊天应用。构建知识库应用，配置嵌入模型并导入文件。利用模板快速构建知识库应用。

4、首先，SFT（高效微调）通过有监督微调，针对零售领域知识进行定制，解决模型对特定领域的理解不足。九数中台的SFT框架优化了数据生产、模型选型、微调过程和效果验证，如自研工具构建标准化样本、集成多模型并优化训练性能，以低成本实现模型适应。

大语言模型rag指什么

RAG，即Retriever-Augmented Generation，侧重于检索和生成。它结合了检索技术和生成技术，能从大规模数据集中检索相关信息，并基于这些信息生成回答或输出。RAG常用于自然语言处理，特别是在问答系统中，以提高聊天机器人或问答系统的性能。它能够利用大量的外部知识来回答问题，非常适合需要准确、信息丰富回答的场景。

RAG是Retriever-Augmented Generation的缩写，指检索增强生成模型，是一种大语言模型。具体来说，RAG模型是一种结合了信息检索技术的大语言模型。在生成文本时，它不仅能够根据之前的文本信息来预测下一个词，还会参考从外部知识库中检索到的相关信息。

大模型RAG是检索增强生成的缩写，它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。简单来说，RAG就是让语言模型在生成回答或文本时，能够动态地从外部知识库中检索相关信息。这种技术主要用来增强大型语言模型处理知识密集型任务的能力，比如问答、文本摘要、内容生成等。

RAG（Retrieval Augmented Generation）模型在生成阶段生成的内容是结合了检索信息与语言模型能力后产生的文本输出。在RAG模型中，生成阶段前有一个检索阶段，会从外部知识库中检索出与输入问题相关的文档或信息。到了生成阶段，语言模型会接收输入问题以及检索到的相关信息。