检索增强

基于LightRAG进行本地RAG部署（包括单卡多卡本地模型部署、调用阿里云或DeepSeekAPI的部署方法、RAG使用方法）RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的自然语言处理模型架构。它旨在解决传统生成模型在面对复杂任务时可能出现的生成内容缺乏准确性和多样性的不足。在RAG模型中，首先会有一个检索模块，它会在一个庞大的外部知识库中检索与输入文本相关的片段或文档。这个知识库可以是预先构建的语料库，也可以是实时从互联网等来源获取的信息。RAG模型通过检索模块引入外部知识，使得生成的内容能够更好地结合实际的背景知识，从而提高生成结果

从零实现本地大模型RAG部署RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合信息检索与大型语言模型（大模型）的技术。从外部知识库（如文档、数据库或网页）中实时检索相关信息，并将其作为输入提供给大模型，从而增强模型生成答案的能力，具体是指在大模型生成回答之前，先从知识库中查找相关的知识内容，增强信息生成过程中的知识库中的内容，从而提升生成的质量和准确性，这一过程分为三个阶段：

人工智能培训咨询叶梓

多跳问答中的语言模型知识编辑增强人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型在整合实时知识更新方面常常遇到困难，这可能导致回答过时或不准确。尤其当处理多跳问题时，挑战进一步增加，因为这类问题需要模型更新和整合与问题相关的多个知识点。图 1为传统基于相似度的搜索失败案例。

大模型与计算机视觉

增强大模型高效检索：基于LlamaIndex ，构建一个轻量级带有记忆的 ColBERT 检索 Agent在自然语言处理领域，高效检索相关信息的能力至关重要。将对话式记忆集成到文档检索系统中已经成为增强信息检索代理效果的强大技术。

小何才露尖尖角

LangChain（4）检索增强 Retrieval AugmentationLarge Language Models (LLMs) 的能力或者知识来自两方面：模型在训练时候的输入；模型训练好后以提示词方式输入到模型中的知识source knowledge。检索增强就是指后期输入到模型中的附加信息。