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RAG 实操案例
RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。以下是一些 RAG 实操案例：
餐饮生活助手 餐饮生活助手是一个基于结构化数据 RAG 的方法的应用，它的目的是根据用户的需求，从一个大规模的餐饮数据集中检索出最合适的餐厅，并提供相关的信息和服务。为了实现餐饮生活助手 RAG 的 Langchain 代码实战，需要完成以下几个步骤：
定义餐饮数据源：将餐饮数据集转化为 Langchain 可以识别和操作的数据源，例如数据库、文件、API 等，并注册到 Langchain 中，并提供统一的接口和方法，让 LLM 的代理可以方便地访问和查询数据源。 定义 LLM 的代理：根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据源，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。 运行 LLM 的代理：将 LLM 的代理部署到不同的平台和渠道，例如 Web、微信、Telegram 等，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与 LLM 的代理进行交互。 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式 基于模块化（Modular）RAG 自定义 RAG Flow，该案例展示了如何使用 RAG 技术来实现问答系统。具体而言，该系统使用了一个预训练的语言模型（如 GPT-3）和一个知识图谱来进行问答。在微调阶段，系统会根据用户的问题和知识图谱中的信息，对语言模型进行微调，以使其更好地适应特定的领域和任务。在推理阶段，系统会使用微调后的语言模型和知识图谱来生成回答。在这个过程中，系统会根据用户的问题和知识图谱中的信息，生成一个查询，然后使用语言模型来生成回答。
总的来说，该案例展示了如何使用 RAG 技术来实现问答系统，以及如何通过微调和推理来提高问答的准确性和效率。
通过增强 PDF 结构识别，革新检索增强生成技术（RAG） 该案例主要讨论文档解析和文本切分质量是否会影响 RAG 系统的效果。具体而言，该案例探讨了两种类型的方法，即基于规则（Rule-based）的方法和基于深度学习（Deep learning-based）的方法，并通过实际案例对它们的效果进行实证评估。基于规则的方法主要依赖于人工编写的规则和模式来提取文本块和生成嵌入向量。这种方法的优点是简单、快速，但是对于复杂的文档结构和多变的文本内容可能会表现不佳。
基于深度学习的方法则利用了深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN））来自动学习文本块的特征和嵌入向量。这种方法的优点是可以更好地处理复杂的文档结构和多变的文本内容，但是需要大量的训练数据和计算资源。
通过对实际案例的评估，该案例发现基于深度学习的方法在文档解析和文本切分质量方面表现更好，但是需要更多的计算资源和训练数据。因此，在选择方法时，需要根据具体的应用场景和需求来进行权衡。
以上是一些 RAG 实操案例，希望对你有所帮助。
