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RAG

A collection of 39 posts

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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）。

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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。

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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。

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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。

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Graphite：事件驱动的AI代理框架

Graphite 是一个开源框架，用于使用可组合的代理工作流构建特定领域的AI助手。

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用Scikit-learn文档构建RAG

你可能会认为这只是另一篇关于如何“简单”构建检索增强生成（RAG）系统的博客文章。希望不是这样：我们在这里提供了一个不同的视角，特别关注用户面临的问题，而不是仅仅聚焦于其他博客文章中已经讨论的技术和工程组件。

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用RAG实现语义路由

本文深入探讨如何通过集成向量数据库增强我们系统的语义路由能力。我们将探索架构、实现细节和优势，重点介绍这种方法如何提升LLM处理复杂和多样化任务的能力。

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用GenAI工具箱构建AI代理

Google最近与LangChain合作推出的数据库专用Gen AI工具箱，现在包括了对Neo4j的支持。Neo4j的加入为工具箱用户带来了知识图谱能力，扩展了数据库管理和生成式AI应用的功能。

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18种RAG技术综合比较

我们将从一个简单的RAG方法开始，这是我们都知道的，然后测试更高级的技术，如CRAG、融合、HyDE等！

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5个适合忙碌人士的AI项目

本文分享了跨越三个复杂程度的5个AI项目。我希望其中一个项目能够帮助那些因构建AI而停滞不前的人打破僵局。

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Agentic RAG快速指南

Agentic RAG系统为LLM配备了自主权：决定何时检索信息、检索什么内容、如何整合结果，甚至何时请求澄清的能力。

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用SmolAgents开发Agentic RAG

在本文中，我们将探索SmolAgents的基础知识，并演示如何利用它来构建基于代理的检索增强生成（RAG）系统。

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用网站内容构建RAG应用

本文是使用网络抓取、分块和向量嵌入构建RAG应用程序的全面指南。

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基于DeepSeek R1的RAG实战

本指南将向你展示如何使用开源推理工具 DeepSeek R1 和用于运行本地 AI 模型的轻量级框架 Ollama 构建检索增强生成 (RAG) 系统。

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DSPy+Milvus=RAG优化

本文通过一个快速示例来演示如何在 DSPy 中使用 Milvus 优化 RAG 应用程序。

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AI驱动的客户支持代理

本博客探讨了 AI 驱动的客户支持代理的开发，该代理利用 OpenAI 的 GPT-4、用于语义相似性的 FAISS 和用于部署的 Azure ML。

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HF Code Agent实践

本文，介绍如何使用 HF的Code Agent和Qwen2.5–7B-Instruct 创建多代理 RAG 系统

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打造免费的本地AI助手

在本文中，我将介绍使用 LangChain、Chroma 实现 RAG 管道的 Flask 应用程序的开发。该应用程序允许用户上传 PDF 文档、存储嵌入并查询它们以进行信息检索。

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Ragish：RAG轻量级替代品

Ragish 是 RAG 的轻量级替代品，表现超出预期！

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RAG管道PDF图文处理

本文提出了一种利用 Gemini 1.5 Flash 的方法，通过标记包含非文本元素的页面、嵌入文本和图像，并将整个 PDF 页面存储在矢量数据库中，可以为文档摘要、问答和数据提取等任务提供更准确的响应。

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基于Milvus的多模态RAG实践

如何使用 Milvus 构建自己的多模态 RAG 系统，并利用GPT-4o语言模型来优化输出。

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RAG管道PDF解析简明教程

PDF 解析是从 PDF文件中提取和解释信息。它涉及分析 PDF 文件的结构和内容以提取有意义的信息，例如文本、图像、表格和元数据。

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VerifAI开源生成式搜索引擎

最初，VerifAI 是作为具有参考和 AI 验证答案的生物医学生成搜索而开发的，现在可以索引本地文件并将其转换为自己的生成式搜索引擎。

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服装搭配AI应用

利用 Gemini 先进的生成式AI，你现在可以穿着 T 恤自拍，并立即从自己的衣柜中获得搭配的下装推荐！

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Vanna：SQL生成专用RAG框架

Vanna 是一个 MIT 许可的开源 Python RAG框架，用于 SQL 生成和相关功能。