标签：检索增强
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG（检索增强生成）技术通过结合大语言模型（LLM）的记忆能力和外部知识库检索，解决了模型知识“截止日期”的问题。然而，传统RAG在评估文档相关性时存在局限...
智源3款向量模型发布！代码检索及多模态维度刷新多项SOTA
智源研究院联合多所高校研发了三款向量模型，分别是代码向量模型BGE-Code-v1、多模态向量模型BGE-VL-v1.5和视觉化文档向量模型BGE-VL-Screenshot。这些模型在...
仅4个多月RAG就进化到“一个新时代”了：成本降低到GraphRAG的0.1%
微软最近推出了LazyGraphRAG，这是一种新型的RAG（检索增强生成）系统，旨在以高效且低成本的方式实现图形RAG功能。LazyGraphRAG结合了VectorRAG和GraphRAG的...
RAG开发中常见的12个痛点及解决方案
本文主要探讨了在开发检索增强生成（RAG）系统时可能遇到的九大难题，以及相应的解决策略。这些问题包括内容缺失、遗漏重要文档、脱离上下文的挑战、信息提取...
