一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
6 days ago · RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当前最火热的LLM应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然 …
RAG-检索增强生成从入门到实战，看这一篇就够了 - 知乎
Dec 4, 2024 · RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型处理知识密集型任务的能力。以下是关于RAG的详细介绍： RAG技 …
RAG是什么？ - 知乎
然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题 …
deepseek下大模型就业方向（RAG、Agent等）还有前途吗？
RAG和Agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场 …
检索增强生成（RAG）有什么好的优化方案？ - 知乎
最近看到复旦大学的一篇探索RAG最佳实践的 文章，很有意义。于是结合这篇论文和我常被人问到的问题，聊聊RAG最佳实践。 RAG之前先做query分类 不是每个query需要召回增强，有些可 …
GraphRAG：知识图谱+大模型
Sep 24, 2025 · 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。 …
大模型时代，目前开源的RAG检索增强框架有哪些？ - 知乎
论文中的主要内容 论文的主要内容包含六个主要内容，RAG简介、RAG核心组件、多模态RAG、现有的15种RAG框架、RAG的挑战和局限、RAG未来的方向 RAG无论是从搭建成本、扩展性 …
02-大模型中的RAG流程及问题 - 知乎
一、 概要 鉴于大模型在落地应用中常因“幻觉现象”而面临准确度挑战，即生成内容虽流畅却可能偏离事实或用户意图，当前业界普遍采取的一项核心策略是引入RAG（检索增强生成）流程 …
双非二本科生搞大模型应用开发（rag，agent）能找到工作吗，有 …
不要搞RAG，要搞就搞Agentic RAG 核心思路（其实很朴素） 之前GPT-4-turbo支持128K上下文后，我突然意识到一个问题：既然模型能一次看完整本《哈利波特》，为什么还要切块？ …
大模型检索增强生成（RAG）有哪些好用的技巧？ - 知乎
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？