Chat with Wiki - 哪里有rag实战开源项目

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好的，以下是根据你的需求为你生成的文章：

检索增强生成技术（RAG）的基本概念和应用

一、RAG 的基本概念

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程如下：

给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。
从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。
将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。
从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

二、RAG 的实际应用

[文章 1]中提到，配备了全景和精准 PDF 解析器的 RAG 系统 ChatDOC 可以检索到更准确和完整的文本段，因此能够给出更好的回答。实验证明，ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。

三、RAG 的开发

[文章 2]中提到，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG 的基本流程如下：

给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。
从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。
将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示（Prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。
从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

综上所述，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。

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References

通过增强PDF结构识别，革新检索增强生成技术(RAG)

尽管大语言模型（LLM）在自然语言生成方面取得了巨大的进展，但对于专业知识问答领域来说，结合检索增强生成技术（RAG）可以更好地利用领域专家知识、提供解释性的优势，提高问答准确率。目前，主流的基础模型公司已经开放了嵌入向量（Embedding）和聊天API接口，LangChain等框架也已经集成了RAG流程，似乎RAG中的关键模型和步骤都已经得到解决。这就引出一个问题：目前专业知识的问答系统是否已经趋于完善？本文指出当前的主要方法都是以获取高质量文本语料为前提的。然而，因为大部分的专业文档都是以PDF格式存储，低精度的PDF解析会显著影响专业知识问答的效果。我们对来自真实场景的专业文档，其中的数百个问题进行了实证RAG实验。结果显示，配备了全景和精准PDF解析器的RAG系统的ChatDOC（海外官网：chatdoc.com）可以检索到更准确和完整的文本段，因此能够给出更好的回答。实验证明，ChatDOC在近47%的问题上表现优于Baseline模型，在38%的问题上与Baseline模型表现持平，仅在15%的问题上表现落后于Baseline模型。这表明，我们可以通过增强PDF结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。

开发：LangChain应用开发指南-大模型的知识外挂RAG

RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

开发：LangChain应用开发指南-大模型的知识外挂RAG