检索增强生成(RAG)是一个含义丰富的术语。它向世界许诺，但在开发出RAG管道后，我们中的许多人仍然在疑惑，为什么它的效果不如我们预期的那样好。与大多数工具一样，RAG易于使用但难以掌握。事实是，RAG不仅仅是将文档放入矢量数据库并在上面添加LLM。这可以奏效，但并不总是

 RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略：1.使用更精细的评分函数RAG通常会在检索阶段根据输入问题或上下文生成一系列候选文档

    随着人工智能技术的飞速发展，.Net技术与AI的结合已经成为了一个新的技术热点。今天，我要和大家分享一个令人兴奋的开源项目——AntSK，这是一个基于.net平台构建的开源离线AI知识库项目。在这个项目中，我们最近加入了一项强大的Rerank（重排）模型，进一步增强了我们的AI知识库的

      前面几篇文章介绍了最基本的RAG实现，也了解了RAG的基本原理。最基本的RAG流程为用户Query问题，RAG应用在向量库查询出Context，然后将Query与Context喂到LLM，LLM生成满足Query的Response答案。      从这里可以存在三元组：Query、Context和Response，如要想进一步