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LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。
随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。
来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。
搜索技术是计算机科学中最难的技术挑战之一，迄今只有很少一部分商业化产品可以把这个问题解决得很好。大多数商品并不需要很强的搜索，因为这和用户体验并没有直接关系。
检索增强式生成（RAG）是一种使用检索提升语言模型的技术。
自从大模型爆火以来，语义检索也逐渐成为一项热门技术。尤其是在 RAG（retrieval augmented generation）应用中，检索结果的相关性直接决定了 AI 生成的最终效果。
最近，Hacker News热榜上出现了一篇「声讨」LangChain的技术文章，得到了评论区网友的一致呼应。去年还火遍LLM圈的LangChain，为什么口碑逆转了？
Build大会召开两周之后，微软更新了Phi-3系列模型的技术报告。不仅加入最新的基准测试结果，而且对小模型、高性能的实现机制做出了适当的揭示。
检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。
大脑皮层、海马体、旁回：HippoRAG的三大神器