所谓RAG，就是检索增强生成，它通过引入检索机制，使得模型在生成回答时能够参考更多的信息，从而提高了回答的准确性和丰富性。 但ChatGPT这里，虽然也搜到了相关内容，还像模像样地给出了视频，但标注引用的链接当中并不包含答案，而且回答的数字也是错的。

RAGFoundry很高的灵活性和扩展性，支持设计和实验各种RAG用例，这包括数据选择、聚合、过滤、检索、文本处理、文档排名、少样本生成、提示设计、微调、推理和模型评估等。

近年来，人工智能领域的技术飞速发展，特别是大语言模型的崛起，使得很多企业和科研机构纷纷投身于这个热门领域。百度作为国内领先的科技公司，以其在AI领域的深厚积累和持续创新，推出了一套面向大模型的RAG（Retrieval-Augmented ...

MiniRAG的核心创新在于将RAG技术的应用门槛降低至仅需1.5B参数，从而显著降低了算力需求。这意味着即使是计算资源有限的边缘设备，也可以轻松运行该系统，维护良好的性能。具体来说，MiniRAG相比传统RAG系统，存储空间节省了高达75%，为满足隐私保护和资源优化的需求提供了理想方案。

许多从业者发现，尽管RAG能在短时间内快速搭建出Demo，但在实际生产环境中落地却困难重重。本文从AI大模型领域创业者的视角出发，深入剖析了RAG在产业落地中的核心问题——问题分级，并详细探讨四类问题的挑战与解决方案，供大家参考。 很多熟悉RAG的产品经理和工程师会吐槽，“做RAG一周就可以出Demo，但真正做到能上生产环境的水平，半年时间都不够！”。 这是现阶段RAG在产业落地的现实问题。RAG ...

检索增强生成（RAG）在开放域问答任务中表现出色。然而，传统搜索引擎可能会检索浅层内容，限制了大型语言模型（LLM）处理复杂、多层次信息的能力。为了解决这个问题，我们引入了WebWalkerQA，一个旨在评估LLM执行网页遍历能力的基准。它评估LLM ...

金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 如果想让AI大模型在作答的时候，能够做到既准确又丰富，还能观点鲜明有态度，该怎么办？ 或许，给它一个RAG（检索增强生成）就够了。 例如我们问这样一个问题： ...

检索增强生成 RAG 技术通过提供可靠且最新的外部知识，有效提升了大语言模型的输出质量，极大地便利了各类任务，并对多个行业产生了日益显著 ...

MiniRAG优化RAG系统，小模型高效，提升性能且存储节省75%。 还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级 ...

MiniRAG不再需要庞大的资源和复杂的操作，只需1.5B参数规模，实现了算力需求的显著降低，就像是给边缘计算设备注入了强心针。这项技术的实用性和轻量化设计，为保护用户隐私做出了积极贡献，也让许多数据处理和信息检索的应用场景变得易如反掌。