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检索增强生成

专补大模型短板的RAG有哪些新进展？这篇综述讲明白了

专补大模型短板的RAG有哪些新进展？这篇综述讲明白了
同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。同时，为开发者提供了参考，帮助辨识不同技术的优缺点，并指导如何在多样化的应用场景中最有效地利用这些技术。大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。然而，尽管它们的能力令人印象深刻，但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性
1/8/2024 11:27:00 AM
机器之心
用检索增强生成让大模型更强大，这里有个手把手的Python实现

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自从人们认识到可以使用自己专有的数据让大型语言模型（LLM）更加强大，人们就一直在讨论如何有效地将 LLM 的一般性知识与专有数据整合起来。对此人们也一直在争论：微调和检索增强生成（RAG）哪个更合适？本文首先将关注 RAG 的概念和理论。然后将展示可以如何使用用于编排（orchestration）的 LangChain、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库来实现一个简单的 RAG。检索增强生成是什么？检索增强生成（RAG）这一概念是指通过外部知识源来为 LLM 提供附加的信息。这让 LLM 可以
11/21/2023 11:31:00 AM
机器之心