使用rds_ai插件实现RAG
RDS PostgreSQL的rds_ai插件集成了阿里云百炼的先进模型，包括千问、通用文本向量和通用文本排序等。本文将介绍如何通过rds_ai插件在数据库内部仅使用SQL的方式实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术。
部署和调用RAG对话系统服务
阿里云人工智能平台PAI（Platform For AI）的模型在线服务EAS（Elastic Algorithm Service）提供了场景化部署方式，通过简单配置几个参数，您便可以一键部署集成了大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短服务部署时间。在使用该服务进行推理验证时，它能够有效地从知识库中检索相关信息，并与大语言模型的回答相结合，以产生准确且信息丰富的答...
使用PolarDB IMCI向量检索与AI能力构建RAG系统-云原生数据库 PolarDB-阿里云
本文介绍如何基于列存索引（IMCI）的实时分析能力快速搭建知识问答系统（RAG应用）。同时，结合PolarDB for AI归纳生成能力，有效解决大语言模型（LLM）在准确性和实时性方面的局限。通过提升问答场景下回复内容的实时性和准确性，构建出高效、精准且可靠的知识问答系统。
使用PolarDB for AI搭建RAG系统-云原生数据库 PolarDB-阿里云
本文将为您介绍检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的概念，以及如何搭建和使用检索增强生成RAG系统。
AI大模型应用实践 八：如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
在大模型的应用中，如何实现知识的动态更新与私有化定制化，是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练，因此一旦完成训练，它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识，是行业中的一大难题。幸运的是，RAG（检索增强生成）技术的出现，为这一问题提供了完美解决方案...
【图文详解】RAG（检索增强生成）技术和流程：Embedding（语义理解） + 向量数据库（高效检索） + 召回 / 精排（筛选优化） + 混合策略（场景适配）
@TOC 前言 一、AI 知识问答逻辑适配旅游场景 AI 知识问答通过 “知识输入 - 智能理解 - 精准输出”，为垂直领域提供服务。在旅游场景中，就是让 AI 掌握旅游行业知识，像目的地信息、出行攻略、服务资源等，精准解答用户问题，辅助决策、优化体验，和教育、电商等场景逻辑一致，核心是用知识为用户创造价值。 1.1、旅行问题智能咨询 用户在旅行全流程（规划、出行中、返程后）遇问题，...
RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术
RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代，快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成（RAG）技术，结合了传统的信息检索和最新的大语言模型（LLM），不仅能够回答复杂的查询，还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着，当模型面对...
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