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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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内容摘要:
「智猩猩机器人新青年讲座」第9讲来喽!6月25日晚7点,UMass Amherst在读博士周沁泓将直播讲解《在具身智能模拟器中针对动态灾害进行具身决策》,欢迎感兴趣的朋友报名~👇👇导读本文来自知乎,作者为Lily。出于学术/技术分享进行转载,如有侵权,联系删文。
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
原文链接: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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作者简介:智猩猩矩阵账号之一,聚焦生成式AI,重点关注模型与应用。
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