Barry's Home

包含关键点、图表和代码对于RAG，从文档中提取信息是一个不可避免的场景。确保从源文件中有效提取内容对于提高最终输出的质量至关重要。 这一过程的重要性不容小觑。在实施RAG时，解析过程中信息提取不充分可能导致对PDF文件所含信息的理解和利用受限。 RA...

检索增强生成（RAG） 是通过整合外部知识源的额外信息来改进大型语言模型（LLMs）的过程。这使得LLMs能够生成更精确和上下文感知的响应，同时减少幻觉现象。 自2023年以来，RAG已成为基于LLM的系统中最受欢迎的架构。许多产品在功能上高度依赖R...

引入概念与图示检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）[1] 于2020年首次提出，作为一种端到端的方法，它结合了预训练的检索器和预训练的生成器。当时，其主要目标是通过模型微调来提升性能。 2022年1...