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多模态大语言模型arxiv论文略读（117）

Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity➡️论文标题：Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity

胖头鱼爱算法·2025-06-13 15:42

RAG：2025年检索增强生成前沿技术完全指南

一、RAG技术的核心突破与行业影响在生成式人工智能爆发的今天，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）正以其独特的技术架构，成为连接静态知识库与动态生成能力的桥梁

大模型之路·2025-06-13 11:18

多面体编译，具体操作模式

识别出程序中的内核函数，使用ISL库中的Feutrier算法计算得到实例间的依赖关系。线性整数规划工

好好学习啊天天向上·2025-06-13 08:24

用于树组织检索的递归抽象处理代码详解

用于树组织检索的递归抽象处理RAPTOR:RECURSIVEABSTRACTIVEPROCESSINGFORTREE-ORGANIZEDRETRIEVALRaptorgitee地址：lengyanju8

堂堂客·2025-06-13 05:31

【大模型应用笔记】检索增强生成（RAG）是什么？

基础介绍RAG(RetrievalAugmentedGeneration)（检索增强生成）：给模型配备一个"外部记忆库"，类比于像给秘书配备了一个随时可查的资料库。

·2025-06-13 02:12

大模型笔记_模型微调 vs RAG

1.模型微调与RAG介绍模型微调（Fine-tuning）：大模型笔记_模型微调-CSDN博客检索增强生成RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型笔记_检索增强生成(

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）

1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的，主要原因在于：训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——>LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——>为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生2RAG介绍这是

·2025-06-13 02:11

论文阅读：Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Ef

检索增强生成（RAG）技术利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，生成更准确、更相关的响应。RAG框架起源于简单的“检索-阅读”方法，现已发展成为高度灵活的模块化范式。其中一个关键组件——查询重写模块，通过生成搜索友好的查询来增强知识检索。这种方法能使输入问题与知识库更紧密地结合起来。作者的研究发现了将QueryRewriter模块增强为QueryRewriter+的机会，即通过生成多个查询来

clvsit·2025-06-12 17:04

CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读

目前RALM主要存在两个问题：搜索结果误导性：搜索结果依赖其召回和排序，所以不一定和问题相关，不相关的结果融合到大模型中会给大模型带来误导导致错误的答案（甚至有的时候大模型依靠内部记忆能够正确回答）；回复幻觉问题：针对无法回答的问题（不管是搜索结果还是内部记忆），大模型有时也会一本正经的胡说八道。本篇paperCON（Chain-of-Note）主要就是解决上面两个问题：如下图所示，有三种情况搜索

亦万·2025-06-12 17:29

企业级RAG系统架构设计与实现指南（基于Java技术栈）

为了解决这一问题，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGenera

在未来等你·2025-06-12 04:54

RAG 文档解析难点1：多栏布局的 PDF 如何解析

写在前面在构建检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)应用时，高质量的数据源是成功的基石。PDF作为一种广泛使用的文档格式，承载着海量的知识。

kakaZhui·2025-06-12 02:23

Kubernetes Kubelete 报错 ctr: failed to create shim task: OCI runtime create failed

最近在工作中加入Kubernetes新的服务器节点的之后，发现Kubelet报错如下：ctr:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:unabletoretrieveOCIruntimeerror

地表最强菜鸡·2025-06-11 19:03

MultiVector 实现多向量检索文档

如果能从多个维度记录该文档块的信息，会大大增加该文档块被检索到的概率，多个维度记录信息等同于为文档块生成多个向量，支持的方法如下：把文档切割成更小的块：通过检索更小的块，但是查找其父类文档（ParentDocumentRetriever

yibuapi_com·2025-06-11 17:18

检索增强生成（RAG）技术深度解析：从原理到实践

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，旨在通过无缝集成外部数据源，提升生成模型的准确性和可靠性。1.2核心定义RAG是一种将信息检

编程巫师·2025-06-11 17:43

RAG是什么？手把手教你从零构建RAG系统全面指南（含代码）

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应运而生，这一创新性方法通过将大语言模型与外部知识源相结合，有效提升了其性能。

大模型研究院·2025-06-11 10:23

使用Conda安装Pytorch遇到CondaSSLError以及cudatoolkit版本不兼容问题

EncounteredanSSLerror.Mostlikelyacertificateverificationissue.Exception:HTTPSConnectionPool(host='conda.anaconda.org',port=443):Maxretriesexceededwithurl

材料转码·2025-06-11 06:30

open3d显示点云报错[DrawGeometries] Failed creating OpenGL window.

https://github.com/isl-org/Open3D/issues/6872最后exportXDG_SESSION_TYPE=x11后解决了

桜見·2025-06-10 22:57

【RAG】RAG系统——langchain 的用法（说人话版与专业版）

存储到本地的一个index里（这是最简单的形式）然后，对数据做处理，储存好放数据库对数据做切分split然后，做store存储，用Embedding的方式，将切好的数据存到某种数据库，比如向量数据库里接着，Retrieve

DFminer·2025-06-10 17:21

使用langchain搭建本地知识库系统(新)_

什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，翻译为中文的意思就检索增强，以基于最新，最准确的数据建立LLM的语料知识库。

·2025-06-09 23:20

LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《一》

Splitter）详解——从入门到实战，构建你的知识库预处理系统作者：zgw时间：2025/4标签：LangChain、LLM、RAG、AIAgent、文档处理一、前言随着大语言模型（LLM）在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration

要努力啊啊啊·2025-06-09 19:55

【RAG召回优化】rag召回阶段方法探讨

提升检索增强生成（RAG）系统召回率：技术、权衡与实践洞察I.引言RAG效能中召回率的关键作用检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过整合外部知识库信息来增强大型语言模型

weixin_37763484·2025-06-09 00:36

论文解读：Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value Adapters

当前的模型编辑器会因多次编辑损害模型性能，提出用于连续编辑的通用检索适配器(GeneralRetrievalAdaptersforContinualEditing,GRACE)：使用一个类似字典的结构(

cnblogs.com/qizhou/·2025-06-08 17:20

HAproxy相关配置文件示例~

cathaproxy.cfggloballog127.0.0.1local3infousernobodygroupnobodydaemonnbproc1pidfile/run/haproxy.piddefaultslogglobal#日志使用全局配置modehttp#定义模式为七层负载maxconn2048#最大连接数(优先级中)retries3

·2025-06-08 13:16

ES6读书笔记——数组扩展

（spread）2、Array.from()3、Array.of()4、数组实例的copyWithin()5、数组实例的find（）和findIndex（）6、数组实例的fill（）7、数组实例的entries

Jessie-moving·2025-06-07 13:07

LightRag的兄弟项目VideoRag系统分析

1项目简介开源项目地址GitHub-HKUDS/VideoRAG:"VideoRAG:Retrieval-AugmentedGenerationwithExtremeLong-ContextVideos

·2025-06-07 10:47

RAG基础知识概述

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（NaturalLanguageProcessing）任务。

原味奶茶_三分甜·2025-06-06 22:53

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

一、核心概念与定位RAG是一种将检索（Retrieval）与生成（Generation）相结合的架构，旨在解决传统语言模型（如GPT系列）在处理需要外部知识的任务时的局限性。

allein_STR·2025-06-06 17:45

小智医疗——总结

LangChain4j【1.0.0-beta4】基于LangChain4j实现聊天助手智能体后端服务聊天记忆隔离基于MongoDB实现聊天信息持久化基于FunctionCalling调用自定义业务逻辑支持RAG（Retrieval-AugmentedGeneration

松树戈·2025-06-05 22:14

sql注入新手_sql注入新手指南

SQLinjectionisawebsecurityvulnerabilitythatallowsanattackertoaltertheSQLqueriesmadetothedatabase.Thiscanbeusedtoretrievesomesensitiveinformation

weixin_26747751·2025-06-05 07:30

weixin_37763484·2025-06-05 06:48

RAG优化知识库检索（3）：向量化模型选择与优化

引言在检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）系统中，向量化模型（嵌入模型）扮演着至关重要的角色。

程序员查理·2025-06-05 06:16

RAG架构中用到的模型学习思考

前言RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）架构结合了检索和生成能力，通过引入外部知识库来提升大语言模型（LLM）的回答准确性和可靠性。

勤奋的知更鸟·2025-06-05 05:40

06.MySQL数据库操作详解

06.MySQL数据库操作详解：CRUD与查询优化文章目录1️⃣MySQL表的增删查改CRUD操作的核心地位2️⃣Create-数据新增单行全列插入多行指定列插入插入否则更新替换数据3️⃣Retrieve

Chenyu_310·2025-06-04 20:32

GC-QA-RAG 智能问答系统的向量检索

1.检索流程概述系统采用典型的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）三阶段架构，检索阶段的目标是：在用户提问时，结合关键词与语义理解，快速定位最相关的知识点，为后续生成高质量答案提供支撑

·2025-06-04 11:38

【大模型框架】LLM大模型开源RAG框架汇总

前言本文搜集了一些开源的基于LLM的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架，旨在吸纳业界最新的RAG应用方法与思路。

RAG知识库·2025-06-04 00:29

【RAG 应用的可视化框架】

以下是几个用于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）应用的可视化框架和工具，帮助开发者直观理解数据流、检索过程和生成结果：LangSmithLangSmith是LangChain

lyh1344·2025-06-04 00:59

力扣 208.实现Trie（前缀树）

文章目录题目介绍题解题目介绍题解解析：初始化：创建一棵26叉树，一开始只有一个根节点root。26叉树的每个节点包含一个长为26的儿子节点列表son，以及一个布尔值end，表示是否为终止节点。insert：遍历字符串word，同时用一个变量cur表示当前在26叉树的哪个节点，初始值为root。如果word[i]不是cur的儿子，那么创建一个新的节点node作为cur的儿子。如果word[i]=a，

liuyang-neu·2025-06-03 20:59

LangChain(1) - RAG_langchain

（4）配置LLMPipeline（5）构建问答链并查询（6）LCEL(LangChainExpressionLanguage)2.result3.有关RAG和LangChain的理解3.1RAG（RetrievalAugmentedGeneration

夏天ccys·2025-06-03 17:38

LightRAG vs GraphRAG：两种RAG系统实体与关系提取提示机制的深度比较

GraphRAG实体与关系提取提示深度对比分析提示设计复杂度功能覆盖与输出格式可定制性与扩展性性能与成本考量场景适用性与选型建议结论与展望引言随着大规模语言模型（LLM）在生成式任务中的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration

gs80140·2025-06-03 12:34

RAG知识库模式：从基础到高阶

RAG技术从基础到高阶的演进历程：基础优化：NaiveRAG→Retrieve-and-Rerank。数据结构扩展：MultimodalRAG、GraphRAG、HybridRAG。

大势下的牛马·2025-06-03 09:42

实现 Trie (前缀树)

LeetCode热题100|208.实现Trie(前缀树)大家好！今天我们来解决一道经典的算法题——实现Trie(前缀树)。

_Itachi__·2025-06-03 05:47

认识GraphRAG

GraphRAG（Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration）是微软提出的新一代检索增强生成技术，其核心创新在于将知识图谱与大语言模型（LLM）深度融合，突破传统RAG

勤奋的知更鸟·2025-06-03 03:01

检索器组件深入学习与使用技巧 BaseRetriever 检索器基类

1.BaseRetriever检索器基类在LangChain中，传递一段query并返回与这段文本相关联文档的组件被称为检索器，并且LangChain为所有检索器设计了一个基类——BaseRetriever

yibuapi_com·2025-06-02 16:02

2025年- H58-Lc166--208.实现Tri(前缀树)(图论,广搜）--Java版

检查返回的节点是否有效如果searchPrefix(word)返回的节点不为null，并且node.isEnd==true，说明这个单词完整存在于Trie中。

豆包版：每天进步一点点·2025-06-02 11:02

使用 PGVector 进行向量相似性搜索的实战指南

在这篇文章中，我们将展示如何使用PGVector创建一个向量存储，并演示如何使用SelfQueryRetriever从中进行检索。核心原理解析PGVector增强了Pos

vaidfl·2025-06-01 05:28

智能化立体仓库SRM堆垛机西门子S120伺服控制

1.前言智能化立体仓库中的堆垛机（SRM，Storage/RetrievalMachine）使用西门子S120伺服控制系统是一个高效的选择。

meslog·2025-05-30 09:40

js 循环获取对象属性

在JavaScript中，要循环获取对象的属性，通常可以使用for...in循环或者使用Object.keys()、Object.entries()等方法。

沅霖·2025-05-28 22:31

深入剖析25种大模型RAG架构，AI工程师该如何选择？

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）正是实现这一目标的幕后英雄。

AI小白熊·2025-05-28 13:26

Chart Data Through JavaScript APIs

ChartDataThroughJavaScriptAPIsReactchartcontrolscanretrieveup-to-datedataondemandbyintegratingwithcustomJavaScriptAPIsfordynamicvisualdisplays.JavaScriptAPIasadatasourceinReactJavaScriptChartsrefersto

SEO-狼术·2025-05-28 13:23

如何使用Skopeo优雅的搬运镜像

原文地址：如何使用Skopeo优雅的搬运镜像前情提要系统：centos7Github官方地址:GitHub-containers/skopeo:Workwithremoteimagesregistries-retrievinginformation

llody_55·2025-05-28 12:44

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