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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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RAG 七十二式：2024 年度 RAG 清单
本文详细介绍了 2024 年度 RAG 技术的最新进展，包括 GraphReader、MM-RAG、CRAG、RAPTOR、T-RAG 等多个创新系统和框架。这些系统通过图解、多模态、自我校正等技术手段，显著提升了 RAG 的性能和应用范围。文章还提供了丰富的论文和项目链接，方便读者深入学习和研究。此外，本文还探讨了 RAG 技术在医学、金融、开放域问答等领域的应用，展示了其在复杂数据分析、长文本…- 0
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RAG技术
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