#Retrieval-Augmented Generation

RAG-Survey学习资料汇总 - 检索增强生成的全面综述

1 个月前

Cover of RAG-Survey学习资料汇总 - 检索增强生成的全面综述

本文汇总了RAG-Survey项目的相关学习资料,包括项目介绍、论文链接、代码仓库等,旨在帮助读者快速了解和学习检索增强生成(RAG)技术。

RAG Retrieval-Augmented Generation AI生成内容大型语言模型知识增强 Github 开源项目

1 个月前

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RAG技术综述：检索增强生成在人工智能内容生成中的应用与发展

2 个月前

Cover of RAG技术综述：检索增强生成在人工智能内容生成中的应用与发展

本文全面介绍了检索增强生成(RAG)技术在人工智能内容生成领域的最新进展,包括RAG的基础架构、增强方法以及在文本、代码、图像等多模态领域的应用,为读者提供了RAG技术的系统性概览。

RAG Retrieval-Augmented Generation AI生成内容大型语言模型知识增强 Github 开源项目

2 个月前

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R2R学习资料汇总 - 构建、扩展和部署生产级检索增强生成应用

1 个月前

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R2R是一个强大的RAG (Retrieval-Augmented Generation) 平台,本文汇总了R2R的主要学习资源,帮助开发者快速上手并掌握这一工具。

R2R Retrieval-Augmented Generation 混合搜索知识图谱多模态支持 Github 开源项目

1 个月前

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R2R: 构建、扩展和管理生产级检索增强生成应用的利器

2 个月前

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R2R是一个强大的平台,帮助开发者快速构建和部署可扩展的检索增强生成(RAG)应用。它提供了完整的工具链和简单的API,使RAG应用从实验到生产变得简单高效。

R2R Retrieval-Augmented Generation 混合搜索知识图谱多模态支持 Github 开源项目

2 个月前

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相关项目

Project Cover

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

Project Cover

深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究，涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法，持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型，精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。

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