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。
AI大模型企业应用实战-“消灭”LLM幻觉的利器 - RAG介绍
大模型一定程度改变了我们生活工作的思考方式，越来越多的个人和企业在思考如何将大模型应用到更加实际的生产生活。 1 LLM的问题 1.1 幻觉 LLM因为是一个预训练模型，它已有一些知识储备，我们提的问题跟他的知识储备不相符时，会产生一些幻觉问题，看上去正确的回答。 1.2 新鲜度 LLM预训练出来之后，不能感知到我们实时更新的工业数据，还有企业内部的一些私域数据。 1.3 数据安全 ...
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。
LLM RAG系列
RAG系列 本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。 参考Advanced RAG Series: Generation and Evaluation中的5篇文章，并丰富了相关内容。 ...
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。
【LLM】基于pvVevtor和LangChain构建RAG（检索增强）服务
[toc] 前言 检索增强生成 （RAG） 是一种技术，它通过使用来自外部来源的事实来增强生成式 AI 模型的知识库，从而提高其准确性和可靠性。RAG 使大型语言模型 （LLM） 能够对主题做出准确、自信和出色的响应。 在本文中，我们将演示如何在应用程序中使用 RAG 技术。为此，我们将使用 Langchain 为 LLM 框架创建一个 Flutter 应用程序，并使用 pgVecto...
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
什么是RAG 在人工智能领域，检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)作为一种变革性技术改进了大型语言模型(Large Language Models)的能力。从本质上讲，RAG通过允许模型从外部源动态检索实时信息来增强AI响应的特异性。 该体系结构将生成能力与动态检索过程无缝结合，使人工智能能够适应不同领域中不断变化的信息。与微调和再训练不同...
LLM 回答更加准确的秘密：为检索增强生成（RAG）添加引用源
如何让你的大模型变得更强？如何确定其获取信息来源的准确性？ 想要回答这两个问题，就不得不提到今天文章的主角——RAG。RAG，也就是检索增强生成（Retrieval-augmented generation) ，可以弥补现有 LLM 应用能力的技术。 当前，LLM 的最大问题就是缺乏最新的知识和特定...
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