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作者： Luv Bansal 翻译：wwl 校对：张一然 本文 约4400字 ，建议阅读 10+分钟 本文讨论了优化RAG管道各部分和增强整体RAG流水线的各种技术。 图片由作者使用Bing Chat提供的Dalle-3生成 在我的上一篇博客中，我深入地介绍了RAG以及它是如何用LlamaIndex实现的。然而，RAG在回答问题时经常遇到许多挑战。在本博客中，我将解决这些挑战，更重要的是，我们将深入研究提高RAG性能的解决方案，使其可用于生产环境。 图片来源：https://arxiv.org/pdf/2401.05856.pdf 我将讨论来自不同研究论文的各种优化技术。这些技术中的大多数将基于我特别喜欢的一篇研究论文，题为“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey.” （链接：https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf） 。该论文包含了大部分最新的优化方法。 1. RAG工作流程分解 首先，为了增强对RAG的理解，我们将RAG工作流程
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