RAG技术全解析：打造下一代智能问答系统
一、RAG简介
大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构，有许多产品基于RAG构建，使RAG成为推动聊天机器人发展和增强LLM在现实世界应用适用性的关键技术。
二、RAG架构
2.1 RAG实现过程
RAG在问答系统中的一个典型
你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
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速卖通 item_search 接口对接全攻略：从入门到精通
速卖通item_search接口是跨境电商选品与市场分析的核心工具，支持关键词搜索、价格筛选、多语言适配。本文详解接口对接流程、参数配置、Python代码实现及分页、签名、错误处理等最佳实践，助力开发者快速掌握高效、合规的商品搜索功能开发。
AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）
AIGC（人工智能生成内容）是利用AI技术生成文本、图像、音频、视频等内容的重要领域。其发展历程包括初期探索、应用拓展和深度融合三大阶段，核心技术涵盖数据收集、模型训练、内容生成、质量评估及应用部署。AIGC在内容创作、教育、医疗、游戏、商业等领域广泛应用，未来将向更大规模、多模态融合和个性化方向发展。但同时也面临伦理法律和技术瓶颈等挑战，需在推动技术进步的同时加强规范与监管，以实现健康可持续发展。
38_多模态模型：CLIP的视觉-语言对齐_深度解析
想象一下，当你看到一张小狗在草地上奔跑的图片时，你的大脑立刻就能将视觉信息与"小狗"、"草地"、"奔跑"等概念联系起来。这种跨模态的理解能力对于人类来说似乎是理所当然的，但对于人工智能系统而言，实现这种能力却经历了长期的技术挑战。多模态学习的出现，标志着AI从单一模态处理向更接近人类认知方式的综合信息处理迈出了关键一步。
100_RLHF（人类反馈强化学习）原理与实践
在大型语言模型（LLM）的发展历程中，我们见证了模型从简单的文本生成工具，逐渐演变为能够理解复杂指令、进行多轮对话、甚至展示创造性思维的智能系统。然而，这一进化并非仅仅依靠模型规模的增大和数据量的增加，更重要的是训练方法的创新。其中，人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）作为一种革命性的训练范式，在2022年随着ChatGPT的问世而广受关注，并在随后的GPT-4、Claude、Gemini等先进模型中得到广泛应用。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。