微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
对应下来,离线部分就是基本操作+生成摘要
在线部分,传统的RAG流程,就只有红色的一条路径。然后多了一些模块,包括识别术语、确定上下文、查询术语字典、增强问题,最后就是检索文档,生成答案,提示词都在下边。
与LLM和普通的RAG方法相比,Golden-Retriever在多个LLM基座上平均提高了57.3%和35.0%的分数。而且,Golden-Retriever还能够有效地识别问题中的缩写,即使这些缩写是未知的。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-07-31
聊聊Dify如何集成Milvus向量库做RAG
2025-07-31
RAG + Claude的1TB大文档问答系统实战操作
2025-07-31
RAG召回质量翻倍的两个核心技术:我是这样解决"找不准"问题的
2025-07-31
测试不同的RAG技术以找到最佳方案
2025-07-30
Spring AI + Milvus 实现 RAG 智能问答实战
2025-07-30
AI问答系统崩溃?这篇RAG优化实战指南,教你解决90%的检索问题
2025-07-30
基于MCP-RAG的大规模MCP服务精确调用方法
2025-07-30
优化 AI 问答准确率:知识库实践与避坑指南
2025-06-06
2025-05-30
2025-06-05
2025-05-19
2025-05-08
2025-05-10
2025-06-05
2025-05-20
2025-06-05
2025-05-09
2025-07-28
2025-07-09
2025-07-04
2025-07-01
2025-07-01
2025-07-01
2025-07-01
2025-06-30