RAG优化: 非结构化文档解析方案汇总

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【点击】 加入大模型技术交流群 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704631960 一、背景 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种先进的人工智能技术，由Facebook AI Research（FAIR）团队在2020年提出。它结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两个步骤，通过从大量数据中检索相关信息来辅助语言模型生成更准确、更丰富的文本。 RAG技术的优势在于： - 能够利用外部知识库，提供更准确、深入的回答。 - 实现知识的即时更新，无需重新训练模型。 - 生成的回答具有较高的可解释性，因为它们直接引用了检索到的来源。 RAG技术可以应用于多种自然语言处理任务，如问答系统、文档生成、智能助手、信息检索和知识图谱填充等。 通过这种方式，RAG能够显著提升大型语言模型在知识密集型任务中的性能。 RAG的优化主要可以从知识库的处理、词向量模型、检索算法、重 ………………………………