RAG 工業(yè)落地方案框架（智譜RAG、有道Qanything、RAGFlow、FastGPT）細(xì)節(jié)比對

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關(guān)鍵字：向量,侵權(quán),知乎,模型,語義
文章來源：算法邦
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「智猩猩機(jī)器人新青年講座」第9講來嘍！6月25日晚7點，UMass Amherst在讀博士周沁泓將直播講解《在具身智能模擬器中針對動態(tài)災(zāi)害進(jìn)行具身決策》，歡迎感興趣的朋友報名~????導(dǎo)讀本文來自知乎，作者為Lily。出于學(xué)術(shù)/技術(shù)分享進(jìn)行轉(zhuǎn)載，如有侵權(quán)，聯(lián)系刪文。
本文主要介紹了不同公司在實現(xiàn)RAG（檢索增強(qiáng)生成）模型時采用的技術(shù)方案和優(yōu)化策略，并對它們的功能模塊、召回模塊、重排模塊、大模型處理、Web服務(wù)、切詞處理、文件存儲等方面進(jìn)行了比較和總結(jié)。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704828374所謂RAG，簡單來說，包含三件事情。
第一，Indexing。即怎么更好地把知識存起來。
第二，Retrieval。即怎么在大量的知識中，找到一小部分有用的，給到模型參考。
第三，Generation。即怎么結(jié)合用戶的提問和檢索到的知識，讓模型生成有用的答案。這三個步驟雖然看似簡單，但在 RAG 應(yīng)用從構(gòu)建到落地實施的整個過程中，涉及較多復(fù)雜的工作內(nèi)容（細(xì)節(jié)上是魔鬼）。
架構(gòu)幾乎按照這個模塊設(shè)計，但是各家落地方案各有不同
01先看一下各家的技術(shù)方案有道

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