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RAG 修炼手册｜如何评估 RAG 应用？
如果你是一名用户，拥有两个不同的 RAG 应用，如何评判哪个更好？对于开发者而言，如何定量迭代提升你的 RAG 应用的性能？
Advanced RAG 04：重排序（Re-ranking）技术探讨
编者按：重排序（Re-ranking）技术在检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）系统中扮演着关键角色。通过对检索到的上下文进行筛选和排序，可以提高 RAG 系统的有效性和准确性，为最终的结果生成提供更精准的信息。
提高 RAG 应用准确度，时下流行的 Reranker 了解一下？
检索增强生成（RAG）是一种新兴的 AI 技术栈，通过为大型语言模型（LLM）提供额外的“最新知识”来增强其能力。
Advanced RAG 03：运用 RAGAs 与 LlamaIndex 评估 RAG 应用
编者按：目前，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术已经广泛使用于各种大模型应用场景。然而，如何准确评估 RAG 系统的性能和效果，一直是业界和学界共同关注的重点问题。若无法对 RAG 系统进行全面、客观的评估，也难以针对性地优化
Advanced RAG 01：讨论未经优化的 RAG 系统存在的问题与挑战
编者按： 自 2023 年以来，RAG 已成为基于 LLM 的人工智能系统中应用最为广泛的架构之一。由于诸多产品的关键功能严重依赖RAG，优化其性能、提高检索效率和准确性迫在眉睫，成为当前 RAG 相关研究的核心问题。
基于大模型和向量数据库的 RAG 示例
RAG是一种先进的自然语言处理方法，它结合了信息检索和文本生成技术，用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。
RAG 一文读懂！概念、场景、优势、对比微调与项目代码示例
本文结合“基于 ERNIE SDK+LangChain 搭建个人知识库”的代码示例，为您讲解 RAG 的相关概念。
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本文结合“基于ERNIE SDK+LangChain搭建个人知识库”的代码示例，为您讲解RAG的相关概念。
揭秘 LLMs 时代向量数据库的 3 大实用场景
过去一年，ChatGPT 和其他大语言模型（LLMs）的爆火也带动了向量数据库的发展。
手把手系列！让「引用」为 RAG 机器人回答增加可信度
如何增加 RAG 聊天机器人回答问题的可信度？
如何优化 RAG 系统的性能表现？10 条实用策略
编者按： 检索增强生成(RAG)系统最近备受关注，ChatGPT的火爆更让这类系统成为广泛讨论的热点。我们今天为大家带来的这篇文章，作者Matt Ambrogi的核心观点是：构建一个基本可用的RAG系统非常简单，但要使其达到实际生产可用的程度则异常困难，需要我们投入大
降低检索系统搭建门槛，轻松实现 RAG 应用！Zilliz Cloud Pipelines 惊喜上线
Zilliz Cloud 正式上线 Pipelines！
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
HuggingFists- 低代码玩转 LLM RAG(1) Embedding
伴随着LLM日新月异的发展，业界对与LLM的落地思考逐渐聚焦到到两个方向上。一是RAG(Retrieval-Augmented Generation),检索增强生成；一是Agents, 智能体。我们这个系列的文章也将围绕这两个应用方向介绍如何使用HuggingFists进行落地实现。其社区版可通过
