从普通RAG到RAPTOR，10个最新的RAG框架

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分享10种改进版的RAG技术。 长按关注《AI科技论谈》 大型语言模型（LLMs）如GPT-4在自然语言处理（NLP）领域有着重要作用，擅长生成文本、回答问题等任务。但这些模型也存在一些短板，比如对最新信息的掌握不足、难以实时更新知识库以及在处理大量信息时效率不高。 为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过整合外部数据源，提升了模型的响应质量和适用性。 今天分享10种改进版的RAG技术，它们在检索和生成环节上各有侧重，覆盖了从通用到特定问题的解决方案，能够体现出RAG在促进自然语言处理（NLP）进步中的多样性和巨大潜力。 1 标准检索增强生成（RAG） 标准RAG通过融合检索技术与大型语言模型（LLMs），可以生成既准确又符合上下文的响应，这打破了传统LLMs静态知识库的限制，能够动态利用外部数据源。 运作机制 ………………………………