RAG模型已经取得了显著的进展，但其性能仍然受到排序质量的限制。在实践中，我们发现重排序技术能够有效地改善排序的效果，从而进一步提升RAG模型在问答任务中的表现。重排序的作用与传统的嵌入模型不同，重排

‍相信很多人近期如果阅读大模型和AI相关的文章，一定会经常看到三个字母——RAG。勤奋的朋友如果频繁看到这个词一定会主动搜索RAG的意思，但即使看到RAG的英文全称是“Retrieval-Augmen

上一篇《在笔记本电脑上，轻松使用Gemma模型》，我介绍了通过Ollama和OpenWebUI，在自己的笔记本电脑上实现类似ChatGPT的智能对话应用。但是，这个方案，还不能利用本地的文档知识库，

写这篇文章的原因是我构建的RAG框架已经基本成型，现在只剩下最后一块拼图，即评估模块，这也是真正投入生产后，RAG系统迭代的关键，本篇文章我将分享3种方案，第一种我自己跑出来的实践经验，第二

本文翻译自：https:mediumcomneo4jknowledge-graphs-llms-fine-tuning-vs-retrieval-augmented-generation-3

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合检索和生成技术的先进自然语言处理范式。其工作原理包括三个核心步骤：首先，通过编码器将文档库分割并构建索引；其次，根据问题