RAG面面观
· Retriever：是RAG模型的第一阶段，负责从候选文档集合中检索出与查询相关的文档。它可以利用各种检索技术和算法，如基于关键词匹配、语义相似度等，来快速过滤出潜在相关的文档。
· Generator：是RAG模型的第二阶段，负责根据检索到的候选文档生成与查询相关的摘要或答案。它通常采用生成式模型，如语言模型或生成对抗网络（GAN），以自然语言的形式生成文本。
· Ranker：是RAG模型的最后阶段，负责对生成的文本进行排序和评分，以确定最终输出的文档顺序。它可以利用各种排名算法，如机器学习、深度学习等，来对文档进行评分和排序。
（1）支持多样化的搜索需求，包括文档检索、问题回答、摘要生成等。
（2）支持多语言和多媒体搜索，包括文本、图片、音频、视频等多种形式的信息。
（3）能够充分利用深度学习技术对文档进行表示和建模，从而提高了搜索结果的准确性和相关性。
（4）能够根据用户的查询和历史搜索记录，提供个性化的搜索服务，从而提升了用户的搜索体验。
· 企业知识管理系统中的应用：智能化知识检索与共享、智能问答与问题解决、知识图谱构建与智能推荐、情报分析与决策支持；
· 在线问答系统中的应用：自动问答与客户服务、内部知识分享与协作、教育与学习辅助；
· 情报检索系统中的应用：快速信息检索与分析、多样化信息资源的整合利用、情报分析与决策支持。
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①全面涵盖：带你从文档提取一路学到相似度搜索，覆盖文档搜索的每个核心环节，确保你能全面掌握关键技术。
②深入剖析：每个环节都不是浅尝辄止，而是深入技术核心，还有实际案例让你看到怎么在项目中运用。
③技术前沿：不只教你老一套，还带你了解大模型问答等前沿技术在文档搜索中的应用，让你紧跟技术趋势。
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