RAG（检索增强生成）有效缓解了大语言模型的知识截止和幻觉问题，通过检索外部数据提升生成内容的准确性。从基础的Naive RAG到高级的Advanced RAG，再到模块化的Modular RAG、图结构的Graph RAG，以及智能化的Agentic RAG，RAG技术不断演进，适应更复杂的应用场景。未来，RAG将朝着智能化和数据多元化的方向发展，进一步提升大语言模型的实用性和准确性。

RAG技术结合大语言模型与私有知识库，提升企业智能化水平。优化策略涵盖数据清洗、分块处理、嵌入模型选择、元数据增强、检索策略调整、重排序模型及提示词工程。通过精准检索与高效生成，RAG系统在知识库问答等场景中表现卓越，助力企业构建智能生态体系。

多模态大模型结合工程优化提升物流理赔效率。通过多模态RAG技术实现图片查重，异步调用优化货损识别。查重功能准确率达94%，时延2s；货损识别准确率提升至82%，时延降至3.2s。方案利用向量库检索相似图片，大模型判断重复与货损，异步调用提高并发处理能力，最终整合结果提升整体效率。

检索增强生成（RAG）结合了检索与生成技术，通过向量数据库高效检索知识，并结合大模型生成合理答案。RAG解决了大模型知识局限、幻觉和数据安全等问题，关键技术包括文本清洗、切块、向量嵌入和提示词工程。优化召回效果、结合元数据和多检索器融合可提升系统性能，评估方法包括命中率和LLM评估法。

AI时代，企业和个人亟需从海量私有文档中快速提取精准信息。本文介绍了一款基于Qwen2.5-14B大模型与Elasticsearch构建的智能问答系统，结合向量检索、检索增强技术（RAG）和生成式AI，能高效处理多格式文档并提供准确回答。系统实测效果显著，适用于技术文档等复杂场景，展现了AI在知识管理中的强大潜力。

MTEB和C-MTEB是评估文本嵌入模型性能的基准，涵盖多种任务、数据集和语言。BGE-M3、GTE、E5、Jina Embedding V3等模型在多语言、多功能和多粒度方面表现优异，支持长文本处理和高性能检索。这些模型通过创新技术如自知识蒸馏、LoRA适配器等，提升了文本嵌入的准确性和适用性，广泛应用于搜索、问答和大语言模型等领域。

大语言模型(LLM)虽强大但存在幻觉、知识时效性等问题。RAG通过实时信息检索提升生成准确性,GraphRAG进一步利用知识图谱处理复杂关系,改进QFS问题。GraphRAG通过索引和查询阶段,将文本转化为结构化信息。微软的LazyGraphRAG降低了成本,提升了查询效率。通过优化LLM使用时机,LazyGraphRAG实现更高效查询生成。

智能电视行业在AI领域发力,通过大模型提升用户体验。大模型在意图识别方面碾压传统NLP,解决复杂语境、上下文理解、知识更新等问题。三种方案对比,微调小尺寸模型解决延迟与准确性问题。通过自动质检和自动微调工程链路,持续优化模型。落地效果显著,实现高准确率和低延迟,未来将进一步提升个性化服务。

大语言模型(LLMs)在生成特定领域信息时可能产生错误。RAG通过结合检索和生成两个阶段,利用外部知识库提升模型性能,解决虚假、过时和非权威信息问题。RAG的流程包括检索相关文档、增强提示信息、生成最终结果。使用LangChain工具快速实现RAG流程,能确保LLM生成最新准确的内容,减少误导性信息和敏感数据泄露,同时降低企业财务成本。

从ES到Milvus再到Zilliz Cloud，RAG助力哈啰在大模型时代自我进化。

生成更准确的GEE代码，空间分析不求人。

Agentic RAG System Architectures: Explore dynamic frameworks merging RAG and AI Agents to enhance decision-making, retrieval, and more.

最近，我们为 AutoDev 的 VSCode 版本中重新引入了先前设计的自然语言搜索代码功能。

得物开放平台目前提供了一系列的文档以及工具去辅助开发者在实际调用API之前进行基础的引导和查询。随着这几年AI大模型的发展，针对离散信息进行聚合分析且精准回答的能力变成了可能。而RAG应用的出现，解决了基础问答类AI应用容易产生。

本文深入探讨了RAG融合的工作原理、关键优势、挑战以及未来发展方向，同时讨论了其在客户支持、内容创作、研究和医疗保健等领域的广泛应用。

近两年，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术正在成为提升大模型性能的关键工具。RAG技术通过引入外部知识，结合检索与生成的双重能力，为大模型在复杂场景中的应用提供了更多可能性。无论是文档解析的质量、上下文信息的精确性，还是针对任务的合理规划，RAG的每一步都在为模型能力的上限奠定基础。