在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）已成为近年来最受关注的技术范式之一。随着大型语言模型(LLM)能力的不断提升，如何让这些模型突破自身训练数据的限制，获取并利用最新、最相关的信息，成为工业界和学术界共同关注的焦点。

在人工智能飞速发展的今天，企业如何高效利用海量数据，实现智能化升级，成为了一道亟待解决的难题。传统的大语言模型（LLM）虽然具备强大的生成能力，但在面对新兴知识和特定领域信息时往往力不从心，容易产生“幻觉”（Hallucination）问题。🔍 这时候 ...

本文为TuGraph团队联合北京大学、浙江大学、中国人民大学、罗格斯大学的研究成果《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》论文解读。 导读：最近，在无需重新训练的情况下，检索增强生成（RAG）成功应对了大语言模型所面临的诸多挑战，取得了显著成功。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)， 检索增强生成，即从外部数据库获取额外信息辅助模型生成内容。楼主认为这项技术对于没有 ...

CYaRon 建立在 Python 上； Python 语言特性简洁明了，使用 Python 写测试数据生成器和对拍器，无论是否使用 CYaRon，比编写 C++ 事半功倍。借助 CYaRon 更是如虎添翼； Python 学习成本很低，只要您熟练掌握 C++/Pascal，您只要花30分钟看完本文并完成实验，即可初步掌握 ...

一个从零开始实现的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统，不依赖现有的 RAG 框架。该项目旨在提供一个轻量级、可定制的知识库问答解决方案。 本项目是一个完全自主实现的 RAG 系统，通过将文档分块、向量化存储、相似度检索等核心功能模块化实现，使用户能够 ...