rag 检索环节中的主流方法是向量检索,即语义相关度匹配的方式.

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🧠rag与向量数据库探秘 🤔 你知道什么是检索增强生成(rag)吗?

一文读懂:大模型rag(检索增强生成)含高级方法

【干货收藏】rag系统进阶:从向量检索到智能路由,企业级应用的完整

经过嵌入后得到向量数据库;然后是检索,通过相似性算法匹配与用户输入

rag检索增强生成 | 一文深入剖析rag的原理

说人话之什么是 rag(检索增强生成)?

构建ai智能体:二十三,rag超越语义搜索:如何用rerank模型实现检索精度

rag搜索中的5种query重写策略 🚀 在rag搜索中,query重写是提升检索

rag:检索增强生成技术概览

rag之路:初级技术->检索优化->生成优化

ai - rag知识库-向量基础认知

检索增强生成(rag):十分钟上手版

【aigc】ai如何匹配rag知识库: embedding实践,语义搜索

向量数据库:引领rag系统语义检索的架构革新

大模型rag的17种解法,程序员看完直拍大腿:早出少熬3年夜!

说人话之什么是 rag(检索增强生成)?

一文彻底搞懂大模型——rag(检索增强生成)

构建ai智能体:二十三,rag超越语义搜索:如何用rerank模型实现检索精度

rag 增强检索的流程图

构建检索器在向量数据库构建完成后我们就可以在询问大模型问题时进行

的检索是 表示模型检索 的典型范式,核心是 句子>向量>相似度匹配

在大模型应用中,如何提升rag(检索增强生成)的能力?

rag(检索增强生成)技术和向量化方法具体实例和技术解析

检索增强生成(rag)有什么好的优化方案?

根据语义相似度检索

系统会对问题进行向量化处理,然后到向量数据库中进行相似度匹配,将

二,检索增强生成(rag)

进行rag检索,尝试了将文件堆砌到一个知识库中,结果发现精确度极差,批