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构建 RAG 流程的有效实践
本文深入分析了构建 RAG (Retrieval Augmented Generation) 流程的有效实践，从一个实际的软件架构支持项目中总结经验教训。首先回顾了 RAG 的基础知识，强调通过提供精心策划的上下文来降低 LLM 产生错误信息的可能性。文章的核心深入探讨了文档导入、搜索和检索方面的实际挑战和解决方案。主要见解包括混合搜索方法（向量和基于关键词的）的必要性，基于内容和媒体类型（例如，…- 0
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RAG 技术演进的四大核心命题
本文深入探讨了 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术在智能问答系统中的应用，特别是在云服务领域。文章首先回顾了大模型技术的发展历程，然后指出了 RAG 技术在解决大模型幻觉和领域数据垂直化方面的关键作用。接着，文章从数据价值的维度突破、异构检索的跃迁、生成控制优化和评估体系重构四个核心命题出发，详细阐述了 RAG 技术面临的技术挑战和解决方案…- 0
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RAG 2.0 深入解读
文章详细阐述了从 RAG 1.0 到 RAG 2.0 的技术演进，并深入分析了 RAG 2.0 在多模态扩展、复杂推理、检索质量、幻觉问题、计算效率和安全隐私等方面面临的挑战，这些是 RAG 1.0 时代难以解决的问题。针对这些挑战，文章探讨了混合搜索、DPR、重排序模型（Cross-Encoder、Graph-Based、ColBERT）、多模态 RAG、强化学习（DeepRAG、CoRAG）和…- 0
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检索增强
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