rag

清华大学thunlp团队联合多家机构推出ultrarag框架，简化rag系统搭建流程。传统rag系统搭建复杂，ultrarag框架提供“单反相机”级精细化配置和“卡片机”级一键式操作，显著降低学习成本和开发周期。 UltraRAG框架的核心优势在于其对模型与知识库的适配，避免了反复的模型选型。其模块…

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见问题。尽管llm可以生成流畅连贯的文本，但其生成的信息往往不准确或不一致。为了防止llm产生幻觉，可以利用外部的知识来源，比如数据库或知识图谱，来提供事实信息。这样一来，llm可以依赖这些可靠的数据源，从而生成更准确和可靠的文本内容。 向量数据库和知识图…

检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）是提升大语言模型性能的两种常用方法，那么到底哪种方法更好？在建设特定领域的应用时哪种更高效？微软的这篇论文供你选择时进行参考。 在构建大语言模型应用程序时，常常使用两种方法来整合专有和特定领域的数据：检索增强生成和微调。检索增强生成是通过引入外部…

rag（risk assessment grid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（llm）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在rag中，检索组件获取额外的信息，响应基于特定来源，然后将这些信息输入到llm提示中，以使llm的响应基于这些信息（增强阶段）。与其他技术（例如微调）相比，rag…