RAG实战全解析：一年探索之路

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原标题：RAG实战全解析：一年探索之路
关键字：模型,文本,向量,模块,问题
文章来源：算法邦
内容字数：24491字

内容摘要：

4月18-19日，由智猩猩与智东西共同主办的2024中国生成式AI大会将在北京JW万豪酒店举行。大会完整议程出炉，55位嘉宾出席！免费票申请通道即将关闭，大会通票（499元标准票）余票有限。扫码抢票～导读本文来自知乎，作者为孙鹏飞。本文属于大模型应用——RAG的一个大纲式的技术普及文章，总结了过去一年在RAG实践的关键模块，希望本文总结对大家有一定的帮助。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682253496
本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。01背景介绍RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 ）方法是指结合了基于检索的模型和生成模型的能力，以提高生成文本的质量和相关性。该方法是Meta在2020年发表的文章《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出的，该方法让LM（Language Model，语言模型）能够获取内化知识之外的信息，并允许LM在专业知识库的基础上，以更准确的方式回答问题。而在大模型时代，

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作者微信：allplusai
作者简介：智猩猩矩阵账号之一，连接AI新青年，讲解研究成果，分享系统思考。