💡 什么是RWKV-RAG? RWKV-RAG 是基于 RWKV模型的开源的RAG系统。它为任何规模的企业提供了一个可轻松搭建和管理本地知识库的服务，并提供了基于本地知识库的问答机器人（RWKV-RAG-CHAT）。 RWKV-RAG 使用的模型针对中文数据集进行调优，因此在中文任务上表现更佳 ...

Canopy 注重可扩展性和与 Pinecone 生态系统的集成，对于已经使用或考虑使用 Pinecone 满足矢量搜索需求的企业来说，Canopy 是一个极佳的选择。 检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。 RAG 框架结合了基于检索的系统和生成模型的优势 ...

Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation）是最基础的一种架构，用于结合检索和生成来处理复杂的任务，比如问答或内容生成。 负责从知识库（如文档集合或数据库）中找到与输入查询相关的上下文。 通常基于向量检索技术，使用嵌入模型（如 Sentence Transformers 或 ...

RAG，可以说是大模型时代最成功的落地模式之一，通过检索-生成的方式，极大的拓展了大模型的应用边界， 但是，RAG 在落地实践上却没有那么简单。