RAG 工业落地方案框架（智谱RAG、有道Qanything、RAGFlow、FastGPT）细节比对

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原标题：RAG 工业落地方案框架（智谱RAG、有道Qanything、RAGFlow、FastGPT）细节比对
关键字：向量,侵权,知乎,模型,语义
文章来源：算法邦
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本文主要介绍了不同公司在实现RAG（检索增强生成）模型时采用的技术方案和优化策略，并对它们的功能模块、召回模块、重排模块、大模型处理、Web服务、切词处理、文件存储等方面进行了比较和总结。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704828374所谓RAG，简单来说，包含三件事情。
第一，Indexing。即怎么更好地把知识存起来。
第二，Retrieval。即怎么在大量的知识中，找到一小部分有用的，给到模型参考。
第三，Generation。即怎么结合用户的提问和检索到的知识，让模型生成有用的答案。这三个步骤虽然看似简单，但在 RAG 应用从构建到落地实施的整个过程中，涉及较多复杂的工作内容（细节上是魔鬼）。
架构几乎按照这个模块设计，但是各家落地方案各有不同
01先看一下各家的技术方案有道

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