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原標題：RAG 工業落地方案框架（智譜RAG、有道Qanything、RAGFlow、FastGPT）細節比對
關鍵字：向量,侵權,知乎,模型,語義
文章來源：算法邦
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內容摘要：

「智猩猩機器人新青年講座」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災害進行具身決策》，歡迎感興趣的朋友報名~??導讀本文來自知乎，作者為Lily。出于學術/技術分享進行轉載，如有侵權，聯系刪文。
本文主要介紹了不同公司在實現RAG（檢索增強生成）模型時采用的技術方案和優化策略，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、切詞處理、文件存儲等方面進行了比較和總結。
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 應用從構建到落地實施的整個過程中，涉及較多復雜的工作內容（細節上是魔鬼）。
架構幾乎按照這個模塊設計，但是各家落地方案各有不同
01先看一下各家的技術方案有道

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。