🧠 RAG 三重奏:HyDE + Rerank + Prompt Optimization 的最强策略实践(进阶版)
标签:RAG, Modular RAG, HyDE, Rerank, Prompt Engineering, 检索增强, 多阶段检索, 系统设计, LLM系统工程, 知识库问答 🎼 引子:RAG 不再…
目标 路径 时间 结果 信息 定位 闭环 复盘 精力 极限 稳态 框架
标签:RAG, Modular RAG, HyDE, Rerank, Prompt Engineering, 检索增强, 多阶段检索, 系统设计, LLM系统工程, 知识库问答 🎼 引子:RAG 不再…
标签:RAG, Rerank, LLM, 检索增强, 检索重排序, 双塔模型, Cross-Encoder, 多阶段检索, 文本相似度, 信息检索优化 本篇继续深入检索增强生成(RAG)体系的另一个灵…
标签:RAG, HyDE, LLM, 向量检索, 检索增强, Prompt Engineering, 文档嵌入, 信息检索, AI助手, AI搜索引擎 🪂 前言:RAG 的“检索短板”,终于有人补上了…
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…
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…
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…
✅ 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…
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…
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…