RAG三大组件详解：检索器、重排序器与生成器
在AI技术深度渗透的今天，检索增强生成（RAG）已成为突破大模型知识局限的核心技术。通过将外部知识库与生成模型深度融合，RAG有效解决了传统大模型在时效性、准确性和专业...
开源RAG工具大盘点：LangChain、LlamaIndex、DSPy谁更强？
作为开源RAG生态中最具代表性的三大工具，LangChain、LlamaIndex和DSPy凭借各自的技术特性，在开发者社区形成了差异化竞争格局。本文AI铺子将从技术架构、核心功能、应用场...
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）？一文读懂检索增强生成技术
RAG是一种将信息检索与生成式语言模型深度融合的技术框架。其核心逻辑在于通过动态调用外部知识库，为生成模型提供实时、权威的上下文信息，从而弥补大模型在知识时效性、领...
零基础学AI大模型之RAG系统链路解析与Document Loaders多案例实战
本文深入解析RAG（检索增强生成）系统的核心链路，重点讲解LangChain中Document Loaders的实战应用。涵盖文本、CSV、JSON等多种数据源的加载方法，介绍如何统一数据入口，解...
零基础学AI大模型之RAG技术
本文深入浅出地讲解了RAG（检索增强生成）技术的核心原理与应用。通过“先检索，再生成”的机制，RAG有效解决大模型的知识过时、幻觉和专业性不足等问题。文章结合Java类比...
一文搞懂 RAG：架构解析 + 实现步骤 + 完整代码示例
RAG 巧妙地将信息检索（IR） 技术与大语言模型（LLM） 相结合，就像是给一位博学但记忆停留在过去的学者（LLM）配备了一位高效、实时的图书管理员（检索系统）。本文将深入...
RAG、微调、Prompt Engineering 三者有何不同？一文说清
在人工智能大模型应用领域，RAG、Prompt Engineering和微调是推动技术进步的三大核心方法。三者虽同为优化大模型性能的技术手段，但在技术原理、应用场景、资源需求等方面存...