本项目设计了一个基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统，利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构建知识图谱，结合 BERT 的命名实体识别和 34b 大模型的意图识别，通过精确的知识检索和问答生成，提升系统在医疗咨询中的性能，解决大模型在医疗领域应用的可靠性问题。

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。 🌟 核心设计理念 RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」，通过先查资料后回答的机制，让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。 1 、配置ChatClient作为Bean，其中设置系统 ...

编者按：随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）系统已成为扩展大语言模型（LLMs）能力的重要手段之一。然而，当这些系统应用于复杂多样的工业场景时，仍面临诸多挑战，尤其是在处理领域特定知识和复杂推理任务时。对此，微软亚洲研究院的 ...

在人工智能领域，RAG（Retriever-Augmented Generation）技术正逐渐成为提升自然语言处理任务性能的关键。这种结合了检索与生成的模型架构，通过从大量文档中检索相关信息，并利用这些信息生成响应或文本，显著提高了预测的准确性。 最近在负责调研RAG产品，虽然 ...

Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation）是最基础的一种架构，用于结合检索和生成来处理复杂的任务，比如问答或内容生成。 负责从知识库（如文档集合或数据库）中找到与输入查询相关的上下文。 通常基于向量检索技术，使用嵌入模型（如 Sentence Transformers 或 ...

RAG，可以说是大模型时代最成功的落地模式之一，通过检索-生成的方式，极大的拓展了大模型的应用边界， 但是，RAG 在落地实践上却没有那么简单。相信做过 RAG 系统的小伙伴都碰到过如下的问题： 什么场景或问题下需要检索？1+2=？的计算题好像不需要，但为 ...

传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，是一种集成了多个关键环节的综合体系，这些环节包括文本切块（Chunk）、向量转换（向量化）、数据存储、信息检索、二次排序、内容生成、内容评估等。该框架的精髓在于能够灵活适应各种策略，例如文档处理方法 ...

编者按：大语言模型在教育、医疗、金融等多领域的应用已展现出其不可忽视的价值。如何更好地结合外部数据，如何提升模型处理专业领域问题的可靠性，是大语言模型应用开发中值得不断思考的问题。针对此，微软亚洲研究院的研究员们提出了一种基于查询 ...

RAG 越来越卷了。 这是增强大语言模型能力的一大进步，也是一种彻底改变企业私有数据分析的技术。 7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 ...

当前，AIGC的迭代速度正以指数级的速度增长。2024 年 2 月，谷歌发布的 Gemini 1.5 Pro 再次将上下文刷新为 100 万 token，创下了最长上下文窗口的纪录，相当于 1 小时的视频或者 70 万个单词。 由于 Gemini 在处理长上下文方面表现出色，甚至有人高喊“RAG 已死”。

拉格泰姆（Ragtime）风格是什么？ 拉格泰姆实际上是和爵士乐同时发起的一种音乐风格。 “Rag”作为一个名词，是用来定义这种音乐创作形式的，它在结构上借鉴了欧洲军乐队进行曲的曲式，在节奏上取用了黑人班卓琴音乐的特征。 “Rag”作为动词。则表示不断 ...