本文我们主要学习了利用LangChain进行网络文档+RAG的使用，重点看了LangChain中的封装和实现原理。里面虽然使用的Google搜索，在国内有诸多限制，但是里面的实现思路是值得借鉴的：（1）找到...
有关Pytorchdataloader的RuntimeError：Tryingresizestoragethatisnotresizable的具体问题与debug思路分享_runtimee...
最近我一直在关注和优化RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）相关的内容，总结了一下RAG的痛点和最佳实践，然后重点会介绍如何评估RAG。_rag评估框架...
二、大模型发展现状目前大模型发展笼统的可以分为两个部分，自然语言处理大模型（Qwen语言系列等）和多模态大模型，同时多模态大模型又分为多模态理解（Qwen-VL、Qwen-Audio等）和多模态生成（万相、EMO等）...
LLM的知识仅限于其训练数据。如希望使LLM了解特定领域的知识或专有数据，可：使用本节介绍的RAG使用你的数据对LLM进行微调结合使用RAG和微调1啥是RAG？RAG是一种在将提示词发送给LLM之前，从你的数据中找到并注入相...
在介绍多模态RAG之前，我们先简单了解一下传统的检索增强生成(RAG)。基本上，RAG的概念是找到与用户查询相关的信息，然后将这些信息注入到提示中并传递给语言模型。RAG系统的基本原理是根据用户的查询检索相关信息...
RAG这一章我们集中看下精排的部分。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排模型复杂度更低，需要承上启下，用较低复杂度的模型...
本文章是本人在实习过程中遇到的知识点的自我整理和汇总，主要用于自己记录和回顾，如果可以帮到别人也是十分乐意的。这次详细解释了cookie、localStorage、sessionStorage的详细说明和这三者的...
继InfiniFlow于去年年底正式开源AI原生数据库Infinity之后，InfiniFlow的的端到端RAG解决方案RAGFlow也于近期正式开源是的，你没看错，这3个看起来很不性感的地方，...
作者：来自我们最近深入探讨了检索增强生成()的世界，重点讨论了在概念验证阶段之后构建RAG应用程序的关键注意事项。我们的演讲者是Elastic的首席解决方案架构师LilyAdler和Cohere...