在AI领域，从复杂的视觉文档知识库中检索并推理关键信息一直是个难题。传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理富含视觉信息的内容时表现欠佳，尤其是面对图像、图表等复杂视觉元素时更是力不从心。现有的视觉RAG方法受限于固定的检索-生成流程 ...

RAG-MCP通过检索增强生成技术实现动态工具选择，显著提升处理效率与准确率。本文深入剖析其技术原理与应用价值。 大型语言模型（LLMs）如GPT-4 ...

Megagon实验室的研究人员提出了一种创新框架Insight-RAG，从而更好地捕捉任务特定的细微信息，整合的数据质量也更高。 RAG已经成为大模型的标题，但传统方法存在检索深度不足、难以整合多源信息等弊端，例如，传统 RAG 依赖表面相关性检索文档，容易忽略单个 ...

本文来聊聊一种全新的方法，来自韩国科学技术院发表在2024 NAACL上的一篇工作：自适应检索增强生成（Adaptive Retrieval-Augmented Generation，Adaptive-RAG）。 在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）一直是研究热点。它通过结合检索和生成技术 ...

RAG已经成为大模型的标题，但传统方法存在检索深度不足、难以整合多源信息等弊端，例如，传统 RAG 依赖表面相关性检索文档，容易忽略单个文档 ...

在本系列的第一篇文章中，我们介绍了检索增强生成 (RAG) ，并解释了扩展传统大型语言模型 (LLM)功能的必要性。我们还简要概述了 RAG 的核心思想 ...

极客时间RAG训练营，RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。正如刘焕勇老师所言：RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中 ...

DeepSeek与检索增强生成（RAG）技术的结合，为搭建本地知识库提供了强大的技术支持。DeepSeek+RAG本地知识库技术是一种结合深度求索（DeepSeek）大模型与检索增强生成（RAG）技术的创新方案，旨在构建高效、智能的本地化知识库系统。 ‌DeepSeek大模型‌：DeepSeek是 ...

编者按：随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）系统已成为扩展大语言模型（LLMs）能力的重要手段之一。然而，当这些系统应用于复杂多样的工业场景时，仍面临诸多挑战，尤其是在处理领域特定知识和复杂推理任务时。对此，微软亚洲研究院的 ...

近日微软推出了一种“不同于以往的方法”，名为 LazyGraphRAG，追求的是以高效、低成本的方式实现图形 RAG 功能。 微软方面的研究人员声称 ...

导语：阿里云百炼升级RAG框架，可解决90%以上幻觉问题。 11月19日消息，阿里云百炼推出全新RAG框架，全面提升大模型的准确性和可靠性，可解决90% ...