检索增强生成（ RAG ）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（ LLM ）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。
---来自 AWS
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mdb 24 天前
前段时间试了下 maxkb ，感觉一般，不能进行全局性的总结，后面又试了下 lightrag ，但是一直没运行成功过，同问
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RRRoger 24 天前  5
bge-large-zh 做 embedding 模型
配合 bge-reranker-v2-m3 做 reranker 模型 weaviate 作为向量库 基于 dify 平台 目前感觉知识库的质量才是最关键的 |
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luchenwei9266 24 天前
ragflow
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Donaldo 24 天前
lightrag ，但本地模型太慢了。
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unco020511 24 天前
dify
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npe 24 天前
dify 吧，比 maxkb 灵活
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lmq2582609 24 天前
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pengxiaoyu 24 天前
dify
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c466934322 24 天前
奇了怪了，大家怎么不推荐 fastgpt 了
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mengyaoren 24 天前
dify
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lower 24 天前
langchat
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GeruzoniAnsasu 24 天前
想问问楼上的推荐哪个能解决这个问题：
RAG 只能 embed 知识库「内」的知识，但不能 embed 关于知识库「本身」的知识 —— 嵌入 10 条 A 知识后 LLM 能查询 N(N<10) 条最接近 A 知识向量的内容，但无法回答「关于 A 的知识量有多少」 |
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zqqian 24 天前
RAG 效果还是不太好，AI 只能看见知识库里片面的数据，无法从一个全局的角度理解知识库中的知识
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FleetingSound 23 天前
privateGPT
Milvus |
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anyinlover 23 天前
@GeruzoniAnsasu 关于 A 的知识量有多少不是 RAG 要解决的问题，如果是公域知识直接问 LLM ，如果是私域知识就只能扩展知识库本身了。
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