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基于大语言模型的本地知识库问答系统构建方案
2024-04-23 06:26:06
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文章大纲
RAG (Retrive,Augment,Generate)检索增强生成方案
简介
1. 数据准备阶段
2. 应用阶段
基于 LangChain 的实现
开源实现参考
RAG 与其他方案比较
知识图谱方案: KG-RAG 表示基于知识图谱的RAG(Retrieval Augmented Generation)检索增强
多模态检索
结论
参考文献与学习路径
写这篇文章之前,我突然想起来21年我还写了这个类似RAG的专利卖给了一个创业公司:
原文地址:https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/137298674 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若转载,请注明出处:https://www.suanlizi.com/kf/1782536380774223872.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系《酸梨子》网邮箱:1419361763@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
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