检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)技术逐渐成为提升智能体的核心组成部分。通过结合检索与生成的双重能力,RAG能够引入外部知识,从而为大模型在复杂场景中的应用提供更多可能性。但是在实际落地场景中,往往会存在检索准确率低,噪音干扰多,召回完整性,专业性不够,导致LLM幻觉严重的问题。本次分享会聚焦RAG在实际落地场景中的知识加工和检索细节,如何去优化RAG Pineline链路,最终提升召回准确率。
技术开发
2025年03月12日
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