多文档(1万+)检索增强生成(RAG)的最佳当前设置
[原帖寻求多文档(10k+)检索增强生成(RAG)的最佳设置,评论者们从不同角度给出了建议、指出了问题的复杂性以及表达了对在reddit寻求答案的不同态度等]
[原帖寻求多文档(10k+)检索增强生成(RAG)的最佳设置,评论者们从不同角度给出了建议、指出了问题的复杂性以及表达了对在reddit寻求答案的不同态度等]
[围绕能否用RAG补偿弱LLMs展开讨论,有认为可行且能超越无RAG的高层级LLM结果,也有认为对弱LLMs无作用,还涉及RAG相关概念解释、经验分享及有效性的影响因素等内容,整体氛围理性探讨]
[原帖介绍用维基百科离线副本解决AI模型幻觉问题的Volo项目,评论围绕项目功能、与其他模型结合、AI模型幻觉处理、维基百科与模型关系等展开,氛围积极且充满探索性]
[关于RAPTOR在RAG中的应用,大家讨论了其在生产系统中的使用、实验中的优势与不足、相关论文质量等方面,氛围比较理性且多为技术探讨]
[原帖介绍在浏览器构建向量数据库免设服务器做RAG,评论者表达惊叹、认可、疑惑并展开相关技术讨论]
[关于段落(或特定句子)末尾带引用的RAG如何实现这一主题,大家分享了多种实现方式,包括利用ChatGPT API、存储元数据、模型结构化输出等,讨论氛围积极且富有技术探讨性]
[原帖询问关于Ollama、LMstudio、AnythingLM或openwebUI使用RAG的经验及最佳配置,评论者们分享了自己使用这些工具或其他工具的经验、推荐了相关工具并提及一些操作要点,整体氛围积极且务实。]
[原帖主在构建RAG时遇到结果不完整和包含无关内容的问题,评论者们从分块策略、检索策略、模型设置等多方面给出建议、分享经验并提出新的问题。]
[原帖询问处理100 - 300页大型PDF的RAG应用并求比较,评论者们分享自身经历、推荐应用、提出技术建议、探讨处理方式及RAG功能等,整体氛围积极探索]
[原帖询问构建RAG功能的成本效益高且简单的解决方案,评论者们从不同方面给出了自己的技术栈、组件、工具、模型推荐,还有成本相关分享、构建经验及对一些项目的看法等内容,整体氛围积极且富有建设性。]