使用场景

使用RAG技术生成新闻摘要。

结合RAG和LangChain开发智能客服系统。

利用RAG技术进行学术文献的自动摘要和检索。

产品特色

介绍基本RAG流程，理解检索系统和生成模型的结合方式。

查询转换，确保语言模型准确理解并处理用户查询。

Hypothetical Document Embeddings，生成潜在文档的多向量表示，评估其相关性。

智能选择最合适的数据源进行查询回答，确保信息的相关性和来源的优越性。

构建可执行查询，有效索引策略，以及使用不同的检索技术。

语言模型综合检索到的信息，生成连贯准确的响应。

使用教程

第一步：了解RAG的基本原理和LangChain框架。

第二步：学习如何进行查询转换，以确保语言模型准确理解用户意图。

第三步：掌握Hypothetical Document Embeddings技术，评估文档的相关性。

第四步：熟悉路由机制，选择最合适的数据源。

第五步：学习如何构建可执行查询和有效的索引策略。

第六步：掌握不同的检索技术，如自适应RAG和CRAF。

第七步：学习如何在生成阶段综合检索到的信息，生成准确的响应。

第八步：将所有概念整合到一个实际场景中，展示RAG的实用性。