高级 RAG 技术学习笔记
原文中文,约49300字,阅读约需118分钟。发表于: 。随着大模型技术的发展,基于大模型开发的应用也越来越多,比如类似 ChatGPT 的对话服务,将搜索引擎与大模型相结合的问答服务,等等。但在这些应用中,我们也面临着大量的问题,包括缺乏领域知识、无...
本文介绍了LlamaIndex和LangChain两个基于大模型的应用开发框架,以及它们在RAG系统中的应用。LlamaIndex提供了多种高级技巧,包括查询转换、查询扩展、RAG融合、后退提示、假设性文档嵌入、查询重写、查询路由和查询构造。LangChain则提供了分块策略、嵌入策略和后处理策略等功能。此外,还介绍了索引策略、检索策略、重排序策略和敏感信息处理等内容。总之,本文全面介绍了RAG系统的构建和优化方法。