rag

赋范大模型技术社区

用 RAG 撬开多模态检索：从文本问答到以图搜图与视频筛选如果你以为 RAG 只是“把文档切块塞进向量库，然后用大模型回答”，那你可能正陷在检索不准、回答幻觉、多模态无解的泥潭里。真正的 RAG，是一套精密的检索-生成流水线，它能处理的不止是文本，还有海量的图片与视频。

检索增强生成（RAG）技术原理深度解析：突破大模型知识边界的范式革命在人工智能飞速发展的当下，大型语言模型（LLM）如GPT系列、LLaMA、Claude等已经展现出惊人的文本理解和生成能力，它们能够流畅地进行对话、创作内容、解答问题，甚至展示出一定程度的推理能力。然而，当我们深入研究这些模型的实际应用时会发现一个根本性缺陷：这些模型的知识完全来源于其训练数据，而训练过程一旦结束，模型的知识就被“冻结”在某个时间点。这种静态知识存储方式导致模型无法获取训练数据之后的新信息，也难以访问其参数中未编码的专有领域知识。更严重的是，当面对需要精确事实回答的问题时，大语言模型常常会

一个无名的炼丹师

[硬核实战] 解锁多模态RAG：构建能“看懂”PDF复杂图表的智能问答系统摘要：在企业级 RAG（检索增强生成）落地过程中，我们往往面临一个棘手难题：高价值信息不仅存在于文本中，更大量隐藏在 PDF 的表格、架构图和统计图表里。传统的“纯文本”RAG 对此束手无策。本文将带你从零构建一个多模态 RAG 系统，整合 Unstructured 解析、CLIP 跨模态嵌入、向量数据库及 GPT-4o/Llava，实现对复杂文档的深度理解与问答。

RAG中的语义理解与语义检索：别再混为一谈近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构已成为大模型落地应用的主流范式之一。它通过将外部知识库引入生成过程，有效缓解了模型幻觉、知识滞后等问题。然而，在实际构建和优化RAG系统时，许多开发者对其中两个核心概念——“语义理解”与“语义检索”——的理解仍显模糊。有人将二者等同，认为只要用了向量数据库就等于实现了语义能力；也有人误以为语义检索的结果质量完全取决于嵌入模型，而忽视了前端理解环节的关键作用。这种混淆直接导致系统设计偏差：要么过度依赖检索而忽略提示工程，要么在

LightRAG 系列 5：核心技术解析——HNSW 索引机制与 Web 应用中的毫秒级检索图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？

weixin_37763484

【开源RAG】InstructRAG 过滤无关召回内容提高问答准确率论文《INSTRUCTRAG: INSTRUCTING RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION VIA SELF-SYNTHESIZED RATIONALES》，自动对召回内容进行推理，决定哪些召回片段与问题相关，然后再有针对性的作答，代码已开源，地址。

华东设计之美

muti-Agent+RAG+KnowledgeGraph构建智能问诊系统的可行性分析muti-Agent+RAG+KnowledgeGraph这套架构是目前 AI 领域最前沿的 GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation) 的进化版。

LightRAG 系列 7：核心技术解析——整合检索与生成模块，完整走通 LightRAG 的端到端工作流图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？

LightRAG系列3：LightRAG 环境准备与快速启动图片来源网络，侵权联系删。LightRAG系列文章 ● LightRAG系列1：为什么 Web 开发者需要关注 RAG？

TextIn智能文档云平台

从散乱资料到智能知识库：基于TextIn与Coze的RAG实战构建企业专属知识库正逐渐成为高效信息管理的核心需求。然而，大多数企业面临一个普遍问题：信息载体高度碎片化——手写笔记、拍摄图像、会议PPT 、PDF等异构数据源散落各处。这些资料不仅难以系统化整理，更无法被有效复用，长期积累后甚至无法追溯存留内容。

RAG 检索增强生成RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和内容生成的 AI 技术架构。简单来说，就是让 AI 在回答问题之前先去查资料，基于查到的真实信息来生成答案，而不是完全依赖训练时学到的知识。

NaturalQuestions：重塑开放域问答研究的真实世界基准本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

ightRAG 系列 4：核心技术解析——检索模块详解（上）图片来源网络，侵权联系删。[原样输出]在 LightRAG 中，用户提问后不到 1 秒就能获得精准答案，背后最关键的一步就是将文字转化为数字。这个过程称为“向量化”（Embedding），它让计算机能像处理图像像素一样“理解”语义。对 Web 开发者而言，无需掌握复杂的数学推导，但必须理解：选对向量模型 = 决定问答系统上限。本节将用类比+代码，拆解 LightRAG 如何高效完成这一转换。

【论文阅读21】-基于大语言模型与领域知识图谱集成的CNC智能故障诊断题目：Intelligent Fault Diagnosis for CNC Through the Integration of Large Language Models and Domain Knowledge Graphs

LLM - 主流RAG优化思路解析大模型 RAG 的优化可以分层、循序渐进地做：从数据与检索质量入手，再到生成策略和整体架构设计，最后用完善的评估与反馈体系持续迭代。

LangChain—大语言模型应用开发框架的体系化架构解析🍋LangChain是一个基于大语言模型的开发框架，旨在帮助开发者构建端到端的语言模型应用。它提供丰富的工具套件和接口，支持实现文本生成图像、智能问答、聊天机器人等多种复杂任务。类似于 Java 中的 Spring，Python 中的 Django

职业码农NO.1

智能体AI的六大核心设计模式，很常见随着大模型技术的成熟，智能体正在从概念走向实际应用。与传统的单次问答系统不同，智能体能够自主规划、使用工具、反思决策，并通过多轮交互完成复杂任务。本文探讨当前业界最主流的六种智能体设计模式，这些模式已经在各大AI产品中得到验证和应用，为开发者提供了构建可靠智能体系统的技术参考。

RAG（Retriever-Augmented Generation）检索增强生成一种将检索与生成相结合的人工智能模型架构，是目前大语言模型（LLM）落地应用中最主流的技术架构。幻觉问题（Hallucinations）：模型会一本正经地胡说八道。

LLM - AI Agent 学习路线图：从 RAG 到多智能体实战过去两年，AI Agent 从概念验证走向大规模落地，既有自动化办公助手、智能客服，也有复杂的多智能体协同系统。对开发者来说，如果只是停留在「会调用一个聊天接口」，已经远远不够；真正的门槛在于理解 Agent 背后的决策机制、工具生态与工程化落地，并能通过开源项目快速上手实践。