RAG

优化检索增强生成技术的最佳实践探索

RAGGA是一个实现检索增强生成(RAG)技术最佳实践的开源项目。基于论文研究，项目提供RAG系统性能优化方法和策略，包含代码实现和复现指南。RAGGA通过实验验证了多种RAG技术优化策略，包括检索方法改进、上下文融合等。这些发现对于提升自然语言处理任务的性能具有重要意义，为RAG技术研究和应用提供了重要参考资源。

RAGGA检索增强生成最佳实践论文实现深度学习Github开源项目

GitHub

论文

RAGGA

简介

这是以下论文的实现：

<a href="https://arxiv.org/pdf/2407.01219">搜索检索增强生成的最佳实践</a>

工作流程

复现

引用

如果您在您的工作中使用了此代码，请引用我们的论文：

@inproceedings{Wang2024SearchingFB,
  title={搜索检索增强生成的最佳实践},
  author={王晓华 and 王正华 and 高轩 and 张飞然 and 吴怡欣 and 徐智博 and 石天源 and 王正源 and 李世正 and 钱琦 and 尹瑞成 and 吕长泽 and 郑晓青 and 黄萱菁},
  year={2024},
  url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:270870251}
}

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