Dec 15, 2025 · RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当下最火热的LLM应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成 …

许多产品基于 RAG 构建，从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答服务到使用私有数据的应用程序。 早在2019年， Faiss 就实现了基于嵌入的向量搜索技术，现在 RAG 推动了 向量搜索 领域的发展。

现在 RAG 的解决方案有很多，可以参见 LLM-Powered-RAG-System: A collection of RAG systems powered by LLM。 今天分享一些 RAG 系统的方法论，内容来自 RAG 论文作者之一 Douwe Kiela 的 …

论文中的主要内容 论文的主要内容包含六个主要内容，RAG简介、RAG核心组件、多模态RAG、现有的15种RAG框架、RAG的挑战和局限、RAG未来的方向 RAG无论是从搭建成本、扩展性还是适用场 …

RAG通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的专业文档数据库中检索相关信息，然后利用这些专业信息来引导大模型生成的结果，极大地提升了内容的准确性和相关性。 RAG整体技术路线可分为3大块8 …

RAG通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的专业文档数据库中检索相关信息，然后利用这些专业信息来引导大模型生成的结果，极大地提升了内容的准确性和相关性。 RAG整体技术路线可分为3大块8 …

在RAG（Retrieval Augmented Generation）准确率优化问题中，有通过炼丹的、有通过设计复杂流水线的、有通过预处理的、有通过后处理的。但，有一项工作的重要性容易被忽视，那就是 切！文！ …

RAG可以结合SFT一起使用吗？ 比如针对一个任务，先结合RAG在大模型上生成训练集，然后SFT小模型，这个小模型在推理的时候也是结合RAG的，这是可行的吗？ 显示全部 关注者 7 被浏览

RAG为什么不好？ 去年做一个医疗知识库项目时，光是调试embedding模型就花了两周。 你能想象吗？ 同一个问题"糖尿病能吃水果吗"，用不同的embedding模型，检索出来的内容完全不一样： text …

然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削弱了RAG …