多模态RAG：打造图文互动的智能问答与电商导购助手
OpenSearch LLM智能问答版集成了数据解析、处理、切片、向量化、文本&向量检索、多模态LLM等模型和功能，支持构建一站式的多模态RAG系统。OpenSearch平台不仅能够处理传统的文本内容，还能有效处理图片和视频等多媒体信息，显著提升了信息检索和服务的质量。本文将为您介绍如何使用OpenSearch LLM智能问答版快速搭建多模态RAG系统。
如何通过OSS数据源一站式RAG系统
OpenSearch-LLM智能问答版支持导入存储在OSS数据源中的数据来构建知识库，实现私有知识问答。本教程介绍如何通过OSS数据源一站式构建RAG系统。
RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐
RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐 1.MaxKB MaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识，并提供智能问答功能。想象一下，你有一个虚拟助手，可以回答各...
如何通过云上数据库一站式构建RAG系统
随着AIGC技术日新月异的发展，LLM应用也在持续迭代，检索增强生成（RAG）系统已经成为企业知识库、智能客服、电商导购等场景的核心环节。阿里云OpenSearch-LLM智能问答版联合数据集成Data Integration产品，帮助企业和开发者实现分钟级构建专属RAG系统。本教程介绍如何通过云上数据库一站式构建RAG系统。
斯坦福新研究：RAG能帮助LLM更靠谱吗？
近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展，但它们也存在一些问题，如容易产生幻觉和无法提供最新的知识。为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为检索增强生成（RAG）的技术，该技术通过提供相关的检索内容来增强LLM的能力。然而，RAG是否...
【AIGC】基于检索增强技术（RAG）构建大语言模型（LLM）应用程序
[toc] 在之前的博客文章中，我们已经描述了嵌入是如何工作的，以及RAG技术是什么。本节我们我们将使用 LangChain 库以及 RAG 和嵌入技术在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。 我们将使用 LangChain 库在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。LangChain是一个流行的库，它使构建这样的应用程序变...
ModelScope的RAG Qwen的模型构造llm 报了错，请问是什么原因，怎么排查呢？
"ModelScope的RAG Qwen的模型构造llm 报了错，请问是什么原因，怎么排查呢？"
Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。 Graph RAG 在第一篇关于上下文学习的博客中我们介绍过，RAG（Retrieval A...
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