本文作者设计了一个通用的开源RAG框架，以兼容未来多样化的基础研究建设和工程化应用诉求。 检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术旨在把信息检索与大模型结合，以缓解大模型推理“幻觉”的问题。近来关于RAG的研究如火如荼，支持RAG的开源框架 ...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种旨在提升大型语言模型（Large Language Models，LLMs）性能的技术方法。其核心思想是通过整合外部可靠知识库的信息来增强模型的输出质量。 RAG 的工作原理可以概括如下：当 LLM 接收到查询时，它不仅依赖于 ...

身处信息爆炸时代，如何从海量信息中获取准确全面的搜索结果，并以更直观、可读的方式呈现出来是大家期待达成的目标。传统的搜索增强技术受限于训练文本数量、质量等问题，对于复杂或多义词查询效果不佳，更无法满足 ChatGPT 等大语言模型应用带来的大 ...

导语：为 RAG 疏通 Graph 经络：增强检索精度，疏通上下文。 向量数据库近年水花激荡。 高效检索高维向量数据，对大模型训练和推理至关重要。2023 年大模型狂奔以来，向量检索——RAG（检索增强生成）技术中的一个重要组成部分——也成为数据库技术的核心焦点 ...