RAG这19种架构，终于有人说清楚了 RAG 定义： RAG 是将信息检索与生成模型相结合的创新方法。 其工作流程为，先对预先存储的文档进行分块、向量化并建立索引，接着根据用户查询检索相关文档块，最后将查询与检索结果结合输入生成模型，从而提升生成内容的质量与准确性。 3 大框架： Naive RAG 作为基础框架，操作流程简单但存在如检索精确性不高、生成幻觉等问题； Advanced RAG 在此基础上改进，优化了索引、检索和生成流程； Modular RAG 采用模块化设计，可依据任务需求灵活调整策略，在复杂场景中展现出高实用性。 ? 优化思路： 基础方法涵盖多种类型 RAG，各具独特优势和适用场景。如基于query，基于潜在表示等。 高级增强方法从输入增强、检索器增强、训练微调等多方面入手，全面优化 RAG 性能，有效提升其在不同任务与场景中的适应性和表现。#AI大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型教程 #RAG @AI大模型资料
作者：退休的老辰
音乐：@退休的老辰创作的原声一退休的老辰（原声中的歌曲：烟火里的尘埃-黄霄雲）
时长：00:27
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更新时间：2025年4月2日 19:27