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本列表汇集了关于检索增强生成(RAG)技术的多篇文章,涵盖基础知识、应用实例及优化策略,助您深入理解和实现RAG的潜力。

IRIS-RAG-Gen:基于IRIS向量搜索的个性化ChatGPT检索增强生成应用

原文英文,约600词,阅读约需3分钟。发表于:

Hi Community,In this article, I will introduce my application iris-RAG-Gen . Iris-RAG-Gen is a generative AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) application that leverages the functionality of...

本文介绍了iris-RAG-Gen应用程序,它是一个生成式AI检索增强生成(RAG)工具,利用IRIS向量搜索个性化ChatGPT。用户可以导入PDF或TXT文档,与选定文档进行对话。该应用使用Python处理文档,存储向量数据,并通过OpenAI的ChatGPT提供相关答案。

IRIS-RAG-Gen:基于IRIS向量搜索的个性化ChatGPT检索增强生成应用
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图形RAG与向量RAG:解决Gartner的挑战

原文英文,约600词,阅读约需2分钟。发表于:

10 Key Insights on RAG Systems from Gartner Retrieval Augmented Generation (RAG) systems are transforming how AI models access and utilize external knowledge. Gartner's recent findings highlight...

Gartner研究指出,RAG系统在数据质量、检索方法和信息总结方面面临挑战。建议建立多样化的数据准备流程,采用混合检索系统,优化提示工程,并明确问题含义,以提升AI模型的准确性和相关性。Graph RAG在理解复杂查询和数据关系上优于Vector RAG。实施这些建议可提升RAG系统整体性能。

图形RAG与向量RAG:解决Gartner的挑战
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解锁AI驱动的对话:构建检索增强生成(RAG)聊天机器人

原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于:

In the contemporary era of generative AI, chatbots have emerged as essential tools for customer support, content creation, and personal assistance. However, even sophisticated models such as...

在生成式AI时代,聊天机器人成为客户支持和内容创作的重要工具。检索增强生成(RAG)结合信息检索与生成AI,提升实时信息获取能力。FAISS用于向量搜索,LangChain简化RAG系统开发。REIA-langchain-RAG聊天机器人展示了如何实现准确且上下文相关的交互,推动智能系统发展。

解锁AI驱动的对话:构建检索增强生成(RAG)聊天机器人
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RAG系统的攻击:自适应泄露知识库的研究

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:

该研究针对检索增强生成(RAG)系统在安全性方面的不足,提出了一种新颖的自适应黑箱攻击方法,能够自动生成有效查询以泄露隐私知识库。实验结果表明,该算法在不同的RAG管道和领域中表现优越,突显出设计和部署RAG系统时迫切需要加强隐私保护措施。

该研究提出了一种自适应黑箱攻击方法,针对检索增强生成(RAG)系统的安全隐患,能够自动生成有效查询以泄露隐私。实验结果表明,该算法在不同RAG管道中表现优异,强调了加强隐私保护的必要性。

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利用代理型检索增强生成(RAG)与MongoDB转型零售

原文英文,约1100词,阅读约需4分钟。发表于:

In the competitive world of retail and ecommerce, it’s more important than ever for brands to connect with customers in meaningful, personalized ways. Shoppers today expect relevant...

在零售和电商竞争中,品牌需与顾客建立个性化联系。检索增强生成(RAG)结合生成AI与高级搜索,帮助零售商整合结构化与非结构化数据,提供精准信息。MongoDB Atlas与Dataworkz的合作,提升客户体验、优化库存管理,推动零售效率。

利用代理型检索增强生成(RAG)与MongoDB转型零售
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2024年,百万上下文依然没有杀死RAG

原文中文,约3700字,阅读约需9分钟。发表于:

教育、制造、金融行业的三位实践者,来分享他们的RAG落地经验

RAG(检索增强生成)在教育、制造和金融行业中发挥重要作用,帮助大模型实时获取最新数据,提升工作效率。教育行业解决知识更新问题,制造业整合复杂文档,金融业关注安全与合规。腾讯云为这些领域提供技术支持,推动RAG的发展。

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构建RAG快10倍

原文英文,约900词,阅读约需4分钟。发表于:

(4 min read) 1. Install CapybaraDB pip pip install capybaradb npm npm install capybaradb 2. Set your...

本文介绍了如何使用CapybaraDB进行数据存储和检索,包括库的安装、API密钥设置、客户端初始化,以及示例数据的准备(如巴黎、东京、纽约和里约热内卢的描述)。最后,展示了数据保存和语义查询的过程。

构建RAG快10倍
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檢索擴增生成(RAG)技術的發展現況與文本知識提取的應用 / Retrieval Augmented Generation (RAG) and Its Application in Text Knowledge Extraction

原文中文,约3700字,阅读约需9分钟。发表于:

檢索擴增生成(RAG)現在已經是大型語言模型領域裡的新寵兒,而且是屬於易懂難經的技術。這篇文章內容是我在計劃書裡對於檢索擴增生成(RAG)技術的內涵和相關應用的介紹。在這個部落格也留存一份記錄吧。 Retrieval Augmented Generation (RAG) has become the new darling of the large language model...

检索增强生成(RAG)技术结合自然语言处理与数据检索,提升文本生成的准确性。其核心包括检索和生成模块,有效改善问答系统和聊天机器人的表现,并在多个专业领域展现应用价值。

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在RAG归属中正确性并不等于真实性

发表于:

本研究解决了引用正确性不足以确保信息可信的问题,强调了引用真实性的重要性。通过阐明正确性与真实性的区别,实验揭示了普遍存在的后理性化问题,这一问题削弱了可靠的归属,导致用户对引用的误解。研究结果显示,当前归属的答案中高达57%的引用缺乏真实性,表明对语言模型的可信归属需要同时评估正确性和真实性。

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HalluRAG 数据集:利用 LLM 的内部状态检测 RAG 应用中的闭域幻觉

发表于:

本研究针对大语言模型(LLM)中的幻觉问题,特别是那些未在训练中使用过的信息幻觉,进行深入分析。通过利用不同的内部状态,我们提出了 HalluRAG 数据集,以训练分类器并提升幻觉检测的准确性,结果表明,使用 HalluRAG 的多层感知机在最高可达 75%的测试准确率下有效识别幻觉,进一步揭示了不同类型提示的编码差异和潜在影响。

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