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高级 RAG 概述 — 解冻冻结的 RAG 管道.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719100 2025-06-22 35页 2.79MB

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本文主要介绍了AdvancedRAG系统,一种在受监管的企业环境中将生成式人工智能(Generative AI)投入生产的框架。以下是关键点: 1. **RAG系统概述**:介绍了RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统的常见实现,包括嵌入、索引、检索和生成答案等步骤。 2. **企业RAG架构**:讨论了单模型和更先进的RAG架构,及其在维护、数据访问和解决检索问题的优劣。 3. **RAG的批评与替代方案**:提出Foundation Models的进步可能最终消除对RAG的需求,同时提出Graph-RAG作为更优的解决方案。 4. **RAG的实际应用**:指出嵌入不是商品,用户查询通常是混乱的,需要解决数据质量和模型策略问题。 5. **域自适应RAG**:提出了一种方法,通过分解查询、多向量索引和少量生成等方式,改进了检索和生成的准确性。 6. **案例分析**:通过比较不同索引和检索策略,展示了如何通过域自适应RAG改进答案的完整性和相关性。 核心数据引用: - “Compare DRAGIN (rag) to ORPO (rl) for helping LLMs with knowledge-intensive tasks”:展示了如何通过改进的RAG策略处理复杂查询。 - “Raft: Adapting language model to domain-specific RAG”:指出了针对特定领域的RAG适配方法。 总结:文章强调了RAG在当前企业环境中的重要性和持续存在的必要性,并探讨了提升其性能和适应性的策略。
"RAG架构的未来是怎样的?" "如何提升企业级RAG效能?" "为何说RAG并非过时技术?"
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