rag

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

【RAG】自动化RAG框架-“AutoML风”卷到了RAG？AutoML（自动机器学习）是指通过自动化过程，简化机器学习模型的开发、训练和优化，使非专业用户也能有效地构建高性能模型。

【多模态&RAG】多模态RAG ColPali实践关于【RAG&多模态】多模态RAG-ColPali：使用视觉语言模型实现高效的文档检索前面已经介绍了（供参考），这次来看看ColPali实践。

比微软的GraphRag更加强大的LightRAG：简单快速的检索增强生成该存储库托管了 LightRAG 的代码。该代码的结构基于nano-graphrag。请添加图片描述

健忘的派大星

什么是RAG，有哪些RAG引擎？看完这一篇你就知道了！！RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索信息，并作为提示输入给大型语言模型，增强模型处理知识密集型任务的能力。RAG模型由Facebook AI Research团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。RAG通过模型优势，显著提高生成文本的质量和准确性，为知识密集型任务提供了强有力的支持。

【AI多模态大模型】基于AI的多模态数据痴呆病因鉴别诊断痴呆症是全球重要的健康挑战，特别是由于不同病因之间症状的重叠，准确诊断非常困难。随着全球老龄化人口的增长，痴呆症诊断的准确性需求变得越来越迫切，这对医疗系统造成了压力。尽管阿尔茨海默病（AD）通常是痴呆研究的主要焦点，但其他形式如血管性痴呆（VD）、路易体痴呆（LBD）和额颞叶痴呆（FTD）也很常见，并且往往与AD共存。误诊可能导致不适当的治疗，从而影响患者的预后。此外，神经科医生和神经心理学家数量的减少使得对可扩展诊断工具的需求更加迫切。波士顿大学医学院Vijaya Kolachalama等通过开发一种

怎么看AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？在 AI 人工智能时代，智能体将会是未来最主流的大模型应用方式？人人都有机会通过智能体，解锁成为【超级个体】。

蚂蚁图团队GraphRAG支持社区摘要——Token相比微软直降50%今年5月份，我们在DB-GPT v0.5.6版本发布了蚂蚁首个开源GraphRAG框架，支持了多种知识库索引底座，并在文章《Vector | Graph：蚂蚁首个开源GraphRAG框架设计解读》里详细介绍了GraphRAG框架的设计实现和持续改进方向。7月份微软正式开源了GraphRAG项目，引入图社区摘要改进QFS（Query Focused Summarization）任务的问答质量，但图索引的构建成本较高。9月份DB-GPT v0.6.0在外滩大会正式发布，蚂蚁图团队联合社区对GraphRAG框架

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

检索增强型生成模型RichRAG：为多面查询提供丰富回应人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型在处理静态知识更新和信息准确性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，检索增强型生成（RAG）模型应运而生，它们通过检索文档来辅助语言模型生成更可靠的回答。但现有的RAG研究大多集中在具有明确用户意图和简洁回答的问题场景上。在现实世界中，用户常常会提出宽泛、开放式的查询，这些查询包含多个子意图，并期望得到涵盖多个相关方面的丰富、长形式的答案。针对这一尚未充分探索但非常重要的问题。

计算机软件程序设计

如何训练 RAG 模型训练 RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型涉及多个步骤，包括准备数据、构建知识库、配置检索器和生成模型，以及进行训练。以下是一个详细的步骤指南，帮助你训练 RAG 模型。

Chainlit集成LlamaIndex和Chromadb实现RAG增强生成对话AI应用本文主要讲解如何使用LlamaIndex和Chromadb向量数据库实现RAG应用，并使用Chainlit快速搭建一个前端对话网页，实现RAG聊天问答增强的应用。文章中还讲解了LlamaIndex 的CallbackManager回调，实现案例是使用TokenCountingHandler，实现tokens使用计算回调应用。方便知道自己的tokens使用量。

使用InternVL、LMDeploy和GTE搭建多模态RAG系统如何将视觉大模型（VLM）与多模态RAG 结合起来，创建服装搜索和搭配推荐！本文展示了InternVL模型在分析服装图像和提取颜色、款式和类型等关键特征方面的强大功能。

大模型常客

如何手撸一个自有知识库的RAG系统RAG通常指的是"Retrieval-Augmented Generation"，即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。

网安-搬运工

StructRAG：超越GraphRAG，知识密集型 RAG 性能提升的新思路对于一些知识密集型问题往往需要从多个信息源中提取和整合知识，比如金融，法律等领域。传统 RAG 方法在处理这类知识密集型推理任务时常常力不从心。今天介绍一个来自中科院的新 rag 技术——structRAG[1]，它在这方面获得了很不错的突破。