LLM（Large Language Model，大型语言模型）是一个功能强大的新平台，但它们并不总是使用与我们的任务相关的数据或者是最新的数据进行训练。 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种将 LLM 与外部数据源（例如私有数据或最新数据）连接的通用方法 ...

MiniRAG优化RAG系统，小模型高效，提升性能且存储节省75%。 还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级 ...

【新智元导读】还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级MiniRAG框架很好地解决了这一问题。通过优化 ...

检索增强生成 RAG 技术通过提供可靠且最新的外部知识，有效提升了大语言模型的输出质量，极大地便利了各类任务，并对多个行业产生了日益显著 ...

查询优化(Query Optmization)旨在提高LLMs理解和回答查询的效率和质量，尤其是在涉及复杂查询的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）场景中。 RAG通过动态检索和利用最新相关信息来弥补LLMs的局限性，从而提供一种成本效益高的解决方案，以应对LLMs可能产生 ...

FlashRAG是一个用于复现和开发检索增强生成（RAG）研究的Python工具包。我们的工具包包括36个预处理的基准RAG数据集和16个最先进的RAG算法。 通过FlashRAG和提供的资源，您可以轻松复现现有的SOTA工作，或实现自定义的RAG流程和组件。我们也提供了一个简介易用的 ...