一文搞懂-RAG基础知识

儿时不努力，长大看代码 2025-05-28 18:02:25

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

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大模型实战教程
一文彻底搞懂Self-RAG【下】：构建自省式的RAG应用与模型微调
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。注意看下图中的两个例子，右边的例子中借助评估模型的判断，发现需要检索，因此插入了[Retrieve]，[Relavant]等标记token，据此形成了一条新的训练数据。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
一文彻底搞懂Self-RAG【上】：自省式RAG的原理与应用
之前我们探讨过RAG Flow，其实很难有完美的RAG范式匹配所有需求，毕竟业务需求是复杂的：有的需要绝对的准确性，有的则更看重灵活性；有的用来搜索，有的用来聊天，也有的用来服务其他Agent。后续我们会选择一些典型的RAG研究项目做深入实践，希望对大家在应用时提供更多的参考价值。，很多朋友或许听过，即自省式RAG。其原始Paper与开源项目很容易看的云里雾里，被一些数学符号与公式吓到，且其中有大量内容是关于算法与模型微调，而应用层面介绍较少。
一文彻底搞懂大模型 - 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技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）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。一、检索增强生成（RAG）什么是RAG？RAG（Retrieval-Augment
一文彻底搞懂rag大模型（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了
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