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MaxKB基于大语言模型和 RAG的开源知识库问答系统的快速部署教程部署服务器要求：在线部署MaxKB需要开通的访问端口说明如下：MaxKB 支持一键启动，仅需执行以下命令：

【深度学习总结】使用PDF构建RAG：结合Langchain和通义千问使用平台：趋动云，注册送算力在大型语言模型（LLMs）应用领域，我们面临着大量挑战，从特定领域知识的匮乏到信息准确性的窘境，以及可能生成虚假内容。检索增强生成（RAG）通过引入外部知识库等补充信息源，成为解决这些难题的有效策略。事实证明，在需要持续更新或特定领域应用的知识密集型场景中，RAG 尤其有效。与其他方法相比，RAG 的一个显著优势在于无需为特定任务重新培训 LLM。最近，RAG 因其在会话助手等应用中的成功应用而备受瞩目。

基于Llamaindex的网页内容爬取实战本文不关注如何解析网页 html 元素和各种 python 爬虫技术，仅作为一种网页数据的预处理手段进行研究。Llamaindex 也并不是爬虫技术的集大成者，使用它是为了后续的存查一体化。

AI大模型_学习君

{结对编程/大模型} 实践营项目案例 | 基于RAG搭建政策问答智能聊天助手在构建政策问答智能聊天助手的过程中，我们采用了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。RAG 是一种结合了检索和生成的混合型自然语言处理技术，它通过检索相关信息来增强生成模型的上下文理解能力。RAG 的主要优点在于能够有效减少生成式模型的“幻觉”问题，即模型生成与现实不符的内容，从而提高回答的准确性和可靠性。我们将整个搭建过程分为三个关键阶段：数据预处理、推理和评价。

RAG七十二式：2024年度RAG清单回顾2024，大模型日新月异，智能体百家争鸣。作为AI应用的重要组成部分，RAG也是“群雄逐鹿，诸侯并起”。年初ModularRAG持续升温、GraphRAG大放异彩，年中开源工具如火如荼、知识图谱再创新机，年末图表理解、多模态RAG又启新征程，简直“你方唱罢我登场”，奇技叠出，不胜枚举！

一睹：微软最新发布的LazyGraphRAG微软近期推出了一项革新性的技术——LazyGraphRAG，这是一种启用图谱的检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术，它以其卓越的效率和成本效益，彻底颠覆了传统观念中对“懒惰”的刻板印象。

阿里云大数据AI技术

面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解决方案在现代信息检索领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。在特定场景下，例如金融等领域，用户通常需要精确且相关的信息来支持决策。传统生成模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好，但在专业知识的准确性上可能有所不足。RAG 模型通过将检索与生成相结合，能有效提升回答的准确性和上下文相关性。本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解

【大模型】大模型基础名词扫盲LM（‌通用语言模型）‌是一种自然语言处理模型，‌旨在通过大规模的文本数据进行预训练，‌以提高对自然语言的处理能力。‌这种模型通过学习大量的文本数据，‌能够理解和生成自然语言文本，‌从而在各种自然语言处理任务中表现出色。‌GLM模型的应用范围广泛，‌包括但不限于机器翻译、‌文本生成、‌问答系统等。‌

AI - 谈谈RAG中的查询分析（2）大家好，RAG中的查询分析是比较有趣的一个点，内容丰富，并不是一句话能聊的清楚的。今天接着上一篇，继续探讨RAG中的查询分析，并在功能层面和代码层面持续改进。

爱喝白开水a

利用OpenAI、LangChain和Streamlit进行智能数据分析和可视化如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为直观、易于理解的视觉形式，是当下亟待解决的一个问题。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的突破，我们有了更为强大的工具来应对这一挑战。今天我们来聊一聊如何利用OpenAI、LangChain和Streamlit构建一个智能数据分析和可视化系统。

【RAG&多模态】mR^2AG：基于知识的多模态检索-反思增强生成方法浅尝在基于知识的视觉问答（Knowledge-based VQA）任务中，输入通常是一对图像和问题 ( I , Q ) (I, Q) (I,Q)，并且依赖于可访问的知识库。文章提出的 m R 2 A G mR^2AG mR2AG框架通过两个新颖的反思操作来解耦生成过程，从而提高答案的质量。 m R 2 A G mR^2AG mR2AG将生成过程分为三个步骤：执行检索反思（Retrieval-Reflection）以确定是否需要检索，执行相关性反思（Relevance-Reflection）以识别证据段落并生成

吃饭睡觉不准打豆豆

从Full-Text Search全文检索到RAG检索增强时光飞逝，转眼间六年过去了，六年前铁蛋优化单表千万级数据查询性能的场景依然历历在目，铁蛋也从最开始做CRUD转行去了大数据平台开发，混迹包装开源的业务，机缘巧合下做了实时数据集成入湖，对传统Java的栈和大数据栈以及他们之间的衔接层有了比较全面的了解。现如今大模型业务蓬勃发展，铁蛋也想乘着这波东风谋求更好的发展，最近刚开始接触这块的技术，对RAG相关的技术比较感兴趣，但是一直没有很了解这里面的关系，这玩意搞不清楚就很难受，于是铁蛋决定袖子一撸，干他完了。事情还得从最开始说起，第一次接触到RAG是听说大

百度智能云技术站

百度智能云千帆大模型平台引领企业创新增长本文整理自百度世界大会 2024——「智能跃迁产业加速」论坛的同名演讲。更多大会演讲内容，请访问：https://baiduworld.baidu.com

RAG 示例：使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答RAG（Retrieval Augmented Generation 检索增强生成）是目前业界中的一种主流方法，通过增加额外知识的方式来减少大语言模型（LLM）的幻觉问题（一本正经的胡说八道）。

我爱学Python!

解决复杂查询难题：如何通过 Self-querying Prompting 提高 RAG 系统效率？在现代自然语言处理（NLP）领域，检索增强生成（RAG）系统因其能够结合外部知识库和大语言模型的强大生成能力，成为了提升信息检索质量的主流解决方案之一。然而，传统的 RAG 流程存在诸多挑战，尤其是在查询处理阶段，这可能直接影响检索的准确性和效率。为了解决这些问题，Self-querying prompting（自查询提示）应运而生，作为一种优化 RAG 系统查询过程的技术，显著提升了从向量数据库中检索相关信息的精度与质量。

to be a question

StructRAG Boosting Knowledge 论文笔记知识密集型推理任务（knowledge-intensive reasoning task）指的是需要大量先验知识或专业领域知识来进行推理和解决的任务。在这种任务中，推理和决策需要依赖于广泛的、深入的领域知识，通常涉及多个概念和关系的复杂推理过程。举例来说，医学诊断就是一个知识密集型推理任务的典型案例。医生在对患者进行诊断时，需要结合患者的症状、病史、实验室检查结果等信息，并借助广泛的医学知识进行推理和判断，以最终做出准确的诊断。这种任务需要医生综合运用大量的医学知识，对病情进行推理和归纳，而且通常也需要

Invar-RAG：基于不变性对齐的LLM检索方法提升生成质量Invar-RAG：基于不变性对齐的LLM检索方法提升生成质量论文链接:https://arxiv.org/html/2411.07021v1

水中加点糖

使用Spring AI中的RAG技术，实现私有业务领域的大模型系统在上一篇文章《使用SpringAI快速实现离线/本地大模型应用》中，记录了如何使用SpringAI来调用我们的本地大模型，如何快速搭建一个本地大模型系统，并演示本地大模型的智能对话、图片理解、文生图等功能。

【AI日记】24.11.08 Knowledge Graphs for RAG （知识图谱，Neo4j，Cypher）【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】学习 deeplearning.ai 课程