应用TopK文档启动查问改写 准确率 QOQA 平均优化RAG 1.6%
1.背景大型言语模型，LLMs，在泛滥言语义务中展现出十分不错的效果，但是，LLMs中的幻觉现象正极大地削弱它们的可信度和适用性，一种处置大言语模型幻觉的方法是检索增强生成，RAG，，经过检索文档来提...
Class
1.Class，RAG推出的背景随着技术的开展，互联网上发生了越来越多的不良内容，过去，经常使用机器学习的方法来对内容启动情感分类、骚扰识别、恼恨舆论检测等，深度学习技术的开展推进了内容查看技术的开展...
RAG真正的难点不是向量数据库 而是实时企业数据管道！这家公司做到了
编辑，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，企业部署GenAI须要RAG，而RAG须要向量数据库，向量数据库曾经成为企业部署人工智能的外围要素，但这还远远不够，企业级别的RAG要复杂得多，1....
三大关键技术看RAG如何优化LLM的才干
大言语模型体现杰出，但是在处置幻觉、经常使用过期的常识、启动不透明推理等方面存在应战，检索增强生成，RAG，作为一个新兴的处置打算，经过整合外部常识库的数据，提高了模型在常识密集型义务中的准确性和可信...
RAG 化 为 神奇 种 5 Query 优化技术应答千奇百怪的 腐烂
作者
Advanced 和 再优化 11 对用户输入的内容启动 RAG 分类处置
作者，FlorianJune编译，岳扬目录01Adaptive，RAG，依据疑问复杂水平分类处置，Adapt，的检索增强型LLMs1.1OverallProcess1.2构建分类器，Classifie...
