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本文介绍了检索增强生成(RAG)技术如何解决大语言模型的知识时效性和私有数据访问问题。基础RAG包括索引、检索和生成三个阶段,通过将文档转换为向量表示并与用户查询匹配来获取相关信息。文章重点探讨了高级RAG中的查询翻译(Query Translation)技术,包括多重查询(Multi-Query)、RAG融合、问题分解(Decomposition)、后退提示(Step-back Prompting)和假说文档嵌入(HyDE)等方法,这些技术通过优化用户原始查询来提高检索质量。https://blog.csdn.net/m0_60243356/article/details/148282744?spm=1001.2014.3001.5502