摘要檢索增強生成(RAG)技術在整合最新信息、減輕幻覺以及提升響應質量方面表現出色,特別是在專業領域。儘管許多 RAG 方法被提出以通過查詢依賴檢索來增強大型語言模型,但這些方法仍面臨複雜的實施和較長的響應時間問題。通常,RAG 工作流涉及多個處理步驟,每個步驟可以通過不同的方式執行。本文探討了現有的 RAG 方法及其潛在組合,以確定最佳 RAG 實踐。通過大量實驗,提出了一些部署 RAG 的策 ⌘ Read more
摘要檢索增強生成(RAG)技術在整合最新信息、減輕幻覺以及提升響應質量方面表現出色,特別是在專業領域。儘管許多 RAG 方法被提出以通過查詢依賴檢索來增強大型語言模型,但這些方法仍面臨複雜的實施和較長的響應時間問題。通常,RAG 工作流涉及多個處理步驟,每個步驟可以通過不同的方式執行。本文探討了現有的 RAG 方法及其潛在組合,以確定最佳 RAG 實踐。通過大量實驗,提出了一些部署 RAG 的策 ⌘ Read more