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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。