Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为.
Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为. Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场.
Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为. Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场.
Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为. Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分.
Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为. Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为.
Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag 系统中怎样决定什么时候执行检索操作？ rag 检索外部知识库把生成响应需要的知识和事实等嵌入在大模型的输入中，从而减轻幻觉问题。 但是 rag 并不是任何时候都需要的，大部分. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当前最火热的llm应用方案。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为. Rag优化分为两个方向：rag基础功能优化、rag架构优化。 我们分别展开讨论。 一、rag基础功能优化 对rag的基础功能优化，我们要从rag的流程入手 [1]，可以在每个阶段做相应的场.