#检索增强生成

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Frank
4周前
local-ai-packaged 是一个开源的本地 AI 开发环境模板，通过 Docker Compose 集成了多种主流工具，包括 n8n、Supabase、Ollama、Open WebUI、Flowise、Qdrant、Neo4j 和 SearXNG 等。 用户可以通过该项目一键部署本地大型语言模型（LLM）、AI 代理和检索增强生成（RAG）等应用。n8n 负责自动化和工作流编排，Supabase 和 Qdrant 提供数据及向量数据库支持，Ollama 实现本地 LLM 推理。Neo4j 用于知识图谱场景，SearXNG 可以作为隐私友好的搜索引擎。 Open WebUI 和 Flowise 提供方便的可视化界面，用于与 LLM 和 AI 工作流交互，简化了应用开发和使用体验。所有组件均在本地部署，保障了数据隐私和自主控制，适合开发、测试和个性化扩展。 详细内容和部署方法见项目仓库：
#开源 #AI开发 #Docker Compose #n8n #Supabase #Ollama #Open WebUI #Flowise #Qdrant #Neo4j #SearXNG #本地部署 #大型语言模型 #AI代理 #检索增强生成
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宝玉
3个月前
问：什么是 RAG？ RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成式人工智能的技术。通俗地讲，它先通过检索，从数据库或互联网等外部知识源中找到与问题相关的内容，再利用生成模型（如GPT）基于这些内容生成答案。这种方式让模型不仅依靠训练时学习到的知识，还能实时获取最新信息，从而更准确地回答问题。 举个简单的例子：假设你问AI：“2025年奥运会在哪里举办？”普通生成模型可能无法回答，因为训练数据仅截至2023年。但使用RAG技术，AI会先去检索最新的网络或知识库内容，确认“2025年奥运会将在巴黎举行”，然后再生成具体回答。这种技术让AI变得更可靠、更具实时性。 RAG的核心优势在于既能发挥生成模型灵活表达的能力，又能利用检索保证信息的准确性和时效性，适用于问答系统、客服机器人、知识助手等场景，是未来人工智能发展的重要方向之一。
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