【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架:忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion

大家好,我是 同学小张,+v: jasper_8017 一起交流,持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。


RAG目前很火,但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法:RAG-Fusion,理解其原理,并看一下其实现源码。

文章目录

  • 0. RAG的不足
  • 1. RAG-Fusion 原理概述
  • 2. 步骤拆解与代码示例
    • 2.1 查询生成
    • 2.2 各个查询分别进行向量数据库查询
    • 2.3 逆向排名融合(RRF)
    • 2.4 生成最终答案
  • 3. 总结
  • 4. 参考

0. RAG的不足

RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合了检索和生成两个阶段的技术,它通过检索相关文档来增强大型语言模型(LLM)的生成能力。尽管RAG在提供准确和丰富的内容方面具有潜力,但它也面临着一些挑战和局限性:

(1)数据向量化的信息损失:在将文本数据转换为数值向量的过程中,可能会

你可能感兴趣的:(大模型,人工智能,笔记,chatgpt,agi,embedding,RAG,prompt)