知识库问答

Spring AI企业级RAG落地实战：从基础架构到生产级高可用方案在大模型所处的时代当中, RAG也就是检索增强生成, 已然变成了企业去落地私有知识库的核心方案, 同时也是智能问答的核心方案, 还是业务AI助手的核心方案。相比较于对大模型进行微调而言, RAG的成本是更低的, 其数据实时性是更强的, 并且可落地性是更高的, 它能够极其完美地解决大模型存在的知识滞后这一核心痛点, 也能够解决大模型幻觉严重这一核心痛点, 还能够解决大模型无法适配企业私有数据这一核心痛点。

企业知识库 RAG 从 62% 到 91%:分块策略、混合检索与重排序的调优全记录之前面试时我发现一个尴尬的事实:会调 ChatGPT API 的人太多了,但能把自己做过的项目讲出"实验—对比—结论"的人很少。面试官最爱问的一句话是:“你这个准确率是怎么来的?提升是靠感觉还是靠实验?”

在未来等你

AI Agent Skill Day 11：RAG Retrieval技能：检索增强生成的技能封装【AI Agent Skill Day 11】RAG Retrieval技能：检索增强生成的技能封装在“AI Agent Skill技能开发实战”系列的第11天，我们聚焦于知识检索技能模块的核心能力——RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成技能的封装。随着大语言模型（LLM）在开放域问答、智能客服、企业知识库等场景中的广泛应用，单纯依赖模型内部参数的知识已难以满足准确性、时效性和领域专业性的要求。RAG通过将外部知识库与生成模型动态结合，显著提升了回答的可靠性与

【数据集】WebQuestions地址：The Stanford Natural Language Processing Group为了提高对语义解析模型训练与评估的支持，后来有学者从 WebQuestions 演化出 WebQuestionsSP 版本，其中对部分问题给出了可执行的 SPARQL 查询作为标注。 (Papers with Code)

langchain-ChatGLM源码阅读：参数设置上下文关联相关参数：其主要作用是在所在文档中扩展与当前query相似度较高的知识库的内容，作为相关信息与query按照prompt规则组合后作为输入获得模型的回答。

LangChain+LLM大模型问答能力搭建与思考最近，大模型（LLMs，Large Language Models）可谓是NLP领域，甚至整个科技领域最火热的技术了。凑巧的是，我本人恰好就是NLP算法工程师，面临着被LLMs浪潮淘汰的窘境，决定在焦虑之余，试着用新家伙，去解决解决老问题（缓解一下焦虑…）

我是有底线的