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RAG

A collection of 85 posts

RAG

混合搜索：向量 + 关键词

当向量搜素不够用时，你可以搭配BM25关键词搜素。

APPLICATION

为RAG选择正确的嵌入模型

在这篇文章中，我想分享我现在知道的关于Embedding模型选择的知识——涵盖MTEB排行榜、SBERT模型，以及我如何权衡开源和专有选项之间的取舍。

RAG

四种无向量RAG方法

你的RAG系统并没有产生幻觉。它只是自信地给出了错误答案。

RAG

多模态RAG的8个分块策略

何对表格和截图进行分块，使您的多模态RAG流水线检索到正确的证据而不是漂亮的噪音

LIBRARY

PageIndex：基于推理的RAG

PageIndex用两个步骤取代了整个分块-嵌入-搜索流程：从文档构建层次树，然后让LLM对该树进行推理以找到答案。

RAG

BookRAG 简明教程

在现实世界的企业环境中，知识很少存在于整洁的常见问题解答（FAQ）中。更多时候，它被埋藏在密集的技术手册、API 参考、标准作业程序（SOP）和研究论文中——这些长文档看起来和行为更像是书籍。

RAG

基于本地LLM的图RAG提取实践

图 RAG 中隐藏的瓶颈不是检索，而是提取。

RAG

基于Qwen3-VL的视觉RAG

视觉RAG允许我们解决"大海捞针"问题，当大海捞针是一堆多模态数据时。

RAG

RAG重排序器实践

本文分享我现在对重排序器的思考——它们为什么存在、在现代 RAG 系统中处于什么位置，以及将它们投入生产时真正需要权衡什么。

RAG

基于激活控制的LLM指令跟随

别再浪费数千美元在微调上了。试试这个方法吧。

MODEL-ZOO

微调PHI-3以优化RAG

一个完整的、动手的指南，使用 Unsloth 在免费层级的 Google Colab 上对 Microsoft 的 3.8B 参数模型进行微调，实现 200% 的准确率提升并消除幻觉

RAG

基于LLM的查询重写和HyDE

本文详细介绍了两个RAG改进——基于LLM的查询重写和HyDE——以优化RAG的检索召回。

LIBRARY

10个最流行的开源RAG框架

本文将介绍最受欢迎的10个开源RAG框架，它们之间的区别、何时使用每个框架以及它们的GitHub仓库链接，以便您可以直接将其加入到您的技术栈中。

LIBRARY

RAG神器：Gemini文件搜索工具

Google在 Gemini API 中悄然推出了一款全新的文件搜索工具，它可以帮您处理所有繁重的 RAG 工作。您只需上传文件，提出问题，剩下的就交给它来搞定。

APPLICATION

Nano Banana多模态 RAG

本文介绍如何结合 Nano Banana 和 Milvus 构建企业级多模态 RAG 系统，以及这种组合为何能够开启下一波 AI 应用浪潮。

APPLICATION

查询扩展在RAG中的作用

如果你的RAG只查询原始的问题，它可能会因为缺乏足够的上下文来回答原始问题而得到不相关或错误的答案。这就是查询扩展变得至关重要的地方。

TOOL

用Vertex AI RAG索引代码库

本文演示了如何利用Vertex AI RAG引擎来索引公共GitHub存储库中的代码，并创建一个对话界面，使用强大的生成模型如Gemini来探索其内容。

APPLIACTION

打造最佳RAG查找管道

从RAG系统中获得最佳结果并不总是那么简单。如何分割文档、检索的片段数量，甚至使用的策略（简单、查询重写、重新排名等）都会显著影响最终答案的质量。

APPLICATION

大规模代码库的RAG实践

在这篇博客中，我将分享qodo（前身为Codium）如何通过构建一个优先考虑代码质量和完整性的生成式AI编码平台来解决RAG与具有有限上下文窗口的LLMs和大型复杂代码库之间的差距。

APPLICATION

RAG代码块分割技术

RAG系统面临的其中一个关键挑战是在庞大的代码库中高效地处理和检索相关的代码文件或片段。虽然传统的文本块分割技术对自然语言文本非常有效，但在处理代码的结构化特性时往往表现不佳。

APPLICATION

基于AST的RAG代码分块技术

在RAG实现中，传统的分块方法忽略了代码结构，产生了语法不完整的片段。为了解决这个限制，我们可以使用代码的抽象语法树（AST）表示。

APPLICATION

RAG重排序器与两阶段检索

在本文中，我们将学习一种通常最容易和最快实现的方法来解决性能不佳的RAG管道问题——重排序器（Reranker）。

RAG

RAG 提示工程指南

RAG 推动了AI驱动的应用程序超越静态知识，迈向动态和实时信息。但要获得精确、相关且高价值的响应，提示工程很重要。

APPLICATION

基于LLM的大文档分割器

在这篇文章中，我们将介绍如何一种新的利用大型语言模型的力量来保持上下文并提高检索准确性。

APPLICATION

5分钟构建RAG管道

RAG通过提供上下文相关的数据增强大型语言模型的响应。本教程演示了如何使用Qdran和DeepSeek快速构建RAG管道。