2024年12月4日 · 基于RAG的知识问答：包括用户query嵌入、召回、排序、拼接文档、构建context、基于query和context构建prompt、将prompt喂给大模型生成答案。 RAG的工作原理 问题理解和检索阶段 ：RAG模型接收到用户的问题或请求后，利用检索模块从预定义的知识库或文档集 …

大模型检索增强生成（rag）有哪些好用的技巧？ RAG算是大模型时代的hello world项目了，但是开源方案基本都是文章切块+向量召回+llm生成 3步，实际业务落地过程中有哪些好用的技巧呢？

RAG（检索增强生成） 将大模型不知道的知识，通过上传文本，使用embedding技术将文本和输入的问题向量化，再进行检索， 向量 的相似度代表语义的相似度，将检索到的答案和问题一起组成prompt，给到大模型，利用大模型在语义上进行整合，生成一个连贯、相关且准确的回答。

2025年1月26日 · 而RAG是解决上述问题的一套有效方案。 一句话总结： RAG（中文为检索增强生成） = 检索技术 + LLM 提示。 例如，我们向 LLM 提问一个问题（answer），RAG 从各种数据源检索相关的信息，并将检索到的信息和问题（answer）注入到 LLM 提示中，LLM 最后给出答案。

Graph RAG是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。 Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。

RAG之前先做query分类 不是每个query需要召回增强，有些可以直接用大模型回答，例如摘要、续写、翻译等。query分类的目的是过滤和分流，把需要RAG的query送入RAG，把不需要RAG的query直接送入大模型。

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在执行基本RAG检索时我们会将文档按指定的块大小(chunk_size)进行切割，然后进行embedding的向量化处理后存入向量数据库中，在检索时我们会计算用户问题(question) 与文档块的相似度，并选取K个最相似的文档(context)，并将其和用户问题一起发送给LLM, 并最终由LLM来生成最终的回复(response)。

图源水印. 首先是因为前几天已经上架到白俄罗斯官网上，因此大量的参数都已经泄露了（这还没算夏天泄露的散热），作为备受瞩目的搭载Strix Halo的产品，ROG选择了平板，不得不说哪怕是这种定位很尴尬的CPU，华硕也能找到最适合搭载的平台，尽力提供与别的机型不一样的体验。