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姜勇-RAG关键技术及未来趋势发展.pdf

上传人: 哆哆 编号:630922 2025-04-19 44页 9.75MB

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本文主要介绍了姜勇Dify.AI首席架构师及其团队在RAG(Retrieval-augmented Generation)领域的探索与实践。姜勇具有丰富的软件工程、服务高可用和数据处理经验,独立搭建了超百万用户量的类Notion笔记型知识库后端服务。文章详细阐述了RAG的关键技术及未来发展趋势,包括RAG的发展史、面临的困境、以及不同阶段的解决方案。 RAG发展史分为三个阶段:基本RAG、高级RAG和多模态长文本RAG。基本RAG是基于向量搜索的,而高级RAG采用了混合检索和结果处理方法,提高了在不同类型查询下的性能。多模态长文本RAG则提供了更灵活的分块算法,使得文档级别的分析和比较更容易,同时减少了幻觉现象。 文章还提到了RAG面临的七个困境,如缺失内容、未提取、不在上下文中等,并给出了相应的解决方案。最后,文章展望了RAG系统的未来,强调了在设计RAG系统时需要考虑用户需求和应用场景,没有最好的策略,只有最适合场景的策略。
"RAG技术如何解决信息检索难题?" "混合检索和重排序如何改进RAG系统效果?" "Dify.AI如何利用RAG技术为用户提供优质服务?"
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