检索增强生成（RAG）策略研究报告
本文整理了一份全面深入的RAG策略研究报告，涵盖其演进历程、核心理念、常见技术方案、各类策略对比（包括表格）、应用场景、存在的瓶颈与挑战、以及实际选择策略的建议。重点聚焦通用问答系统以及多模态大模型实…
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rag 向量检索的基础
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前构建强大问答系统和知识对齐模型的核心范式。它结合了「信息检索」和「生成式模型」的优点，极大提升了 LLM（大语…
打造更聪明的语义搜索：融合 RAG、Re-ranking 与 Prompt 增强的实战指南
这篇我们就冲进语义搜索 + 大模型的世界，做一件真正「懂用户」的事：引入 RAG（检索增强生成）、Re-ranking 重排序 和 Prompt 指令增强，打造一个像 ChatGPT 那样“理解+回答…
大模型不是“全能选手”：你该何时用 RAG，何时用 Fine-tune？
✅ 一、RAG 与 Fine-tune 的区别？什么时候用？ 📌 1. 本质区别： 维度 RAG（Retrieval-Augmented Generation） Fine-tune（微调） 方式 外接…
RAG 在企业数智化场景下的设计与改进
一、从 GenAI 的发展看企业数智化架构 01｜从基础设施看数智化系统架构的演变趋势 当前的典型企业GenAI架构 （其实不太合理，传统大数据平台的建设思路，根深蒂固） GenAl在企业应用现状 算…
Agent、RAG、模型微调比对
特征 Agent RAG 模型微调 核心能力 自主学习、决策 知识检索、整合 特定任务优化 主要应用场景 自动驾驶、机器人控制、复杂任务 问答系统、信息检索、知识图谱 文本分类、情感分析、机器翻译 优…