【LLM】基于pvVevtor和LangChain构建RAG（检索增强）服务
[toc] 前言 检索增强生成 （RAG） 是一种技术，它通过使用来自外部来源的事实来增强生成式 AI 模型的知识库，从而提高其准确性和可靠性。RAG 使大型语言模型 （LLM） 能够对主题做出准确、自信和出色的响应。 在本文中，我们将演示如何在应用程序中使用 RAG 技术。为此，我们将使用 Lan...
LLM, RAG 背后的支持技术
免费体验阿里云高性能向量检索服务：https://www.aliyun.com/product/ai/dashvector 本文主要说明...
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
什么是RAG 在人工智能领域，检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)作为一种变革性技术改进了大型语言模型(Large Language Models)的能力。从本质上讲，RAG通过允许模型从外部源动态检索实时信息来增强AI响应的特异性。 该体系结构将...
LLM 回答更加准确的秘密：为检索增强生成（RAG）添加引用源
如何让你的大模型变得更强？如何确定其获取信息来源的准确性？ 想要回答这两个问题，就不得不提到今天文章的主角——RAG。RAG，也就是检索增强生成（Retrieval-augmented generation) ，可以弥补现有 LLM 应用能力的技术。 当前，LLM 的最大问题就是缺乏最新的知识和特定...
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